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Soutenance prévue en juin 2012
Monsieur HASSANE Hamidine.
Maître de stage :
Monsieur Pr Eric Alain ATEGBO
Guidant universitaire :
Madame Dr Elisabeth Monnet
Master 2
« Santé publique et environnement »
Spécialité :
« Intervention en promotion de la santé »
Mémoire
2011-2012
Evaluation de la couverture du programme de prise
en charge de la malnutrition aigüe sévère dans la région de Tillabéry au NIGER
Introduction 4
1 - Contexte 6
1.1. Le Niger : principales caractéristiques géographiques, socioéconomiques et sanitaires 6
1.2. La problématique de la malnutrition au Niger 7
1.3. Les causes de la malnutrition 8
1.4. La malnutrition aigüe de l’enfant: signes, diagnostic, traitement 11
1.4.1 Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aigüe Sévère (PCIMAS) au Niger 12
1.4.2 La prise en charge en ambulatoire de la MAS dans les CRENAS 13
1.4.3 La prise en charge en interne de la malnutrition aigüe sévère 14
2 - Présentation du projet d’évaluation 15
2.1 Type d’enquête et objectif du projet 16
2.2 Les méthodes d’enquête de couverture développées par Valid International 17
2.3 Présentation de la méthode S3M 19
2.3.1 Méthode d’échantillonnage 19
2.3.2 Choix des villages à enquêter 23
2.4 Présentation de la zone de Mission 24
2.4.1 Objectifs de la mission 26
2.4.2 La Formation sur la méthode S3M 26
2.4.3 Taille de l’échantillon 27
2.4.4 La phase terrain 28
2.4.5 La mesure du périmètre brachial et la recherche des œdèmes nutritionnels 33
2.4.6 Les moyens de vérification si un enfant est couvert par le programme 34
2.4.7 Détermination de l’âge 34
3 Présentation des résultats 40
3.1 La couverture du programme 40
3.2 Estimation et classification de la couverture du programme 40
3.3 Couverture ponctuelle et périodique 41
3.4.1 Classification couverture ponctuelle 42
3.4.2 Couverture Périodique du programme 44
3.5 Estimation de la couverture au niveau régional 45
3.6 Les barrières d’accès aux soins 45
3.7 Les informateurs clés 46
3.8 Les termes locaux attribués à la malnutrition aigüe sévère, 46
3.9 La perception de la malnutrition aigüe sévère 46
4 Discussion 47
4.5 Les barrières d’accès au centre de prise en charge 49
4.6 La qualité de l’enquête 50
1
4.7 Conclusion et recommandations 51
Index des Figures i Index des Tables i Bibliographie ii Annexe 1 : Liste des membres de l’équipe technique vi Annexe2: Liste des villages échantillon vii Annexe3 :Fiche de collecte des données pour l’enquête xvii Annexe 4 : Annexe : Remplissage de la fiche de collecte des données xvii Annexe5 : Questionnaire pour les parents des enfants(cas MAS) pas dans le programme xix
Annexe 6 : Guide de la recherche préparatoire et xx
Annexe 7 :Termes pour le marasme (l’enfant amaigri) xxi Annexe8 : Liste des enquêteurs S3M xxii Annexe 9 : Image des cas de Marasme et Kwashiorkor xxiii Annexe 10 : Coupon de référence xxiv
Annexe 11 : Calendrier des évènements xviii Annexe 12 : distribution des Cas MAS par âge xx
Annexe 13 : distribution des Cas MAS par âge dans les 4 régions(Dosso, Maradi, Tahoua et Zinder) xxi Annexe 14 : Résultats globaux de l’enquête au niveau des 5 régions xxii
2
REMERCIEMENTS
Encadrement stage et Universitaire
Dr Elisabeth Monnet Guidant universitaire
Pr Jean François Collin Ecole de santé publique
Pr Eric Alain Ategbo Unicef Niger
Monsieur Idrissa Dan Inna directeur régional de l’Institut national de la statistique de
Maradi
Monsieur Habi oumarou Directeur des recensements et des enquêtes INS Niger
Monsieur Massaoud Williams Institut national de la Statistique du Niger
Dr Ernest Gueverra Valid International
Katja Slim Valid International
Allié Norris Valid International
A toute l’équipe technique de S3M
A tous les enquêteurs de S3M
A toutes les communautés visitées
Sigles et abréviation
ASC: agent de santé communautaire
ATPE : Aliment Thérapeutique prêt à l’emploi
CSI : Centre de Santé intégrée
CSAS: Centric Systematic Area Sample ou méthode de l’échantillon en zone centrique
CRENAS : centre de récupération nutritionnelle en ambulatoire pour les sévère
CRENI : Centre de récupération nutritionnelle en Interne
CRENAM : centre récupération nutritionnelle en ambulatoire pour les modérés
IGNN : Institut géographique national du Niger
LQAS : lot quality assurance survey ou d’assurance qualité de l’enquête
MA : Malnutrition Aigue
MSP : Ministère de la santé publique
OMS : Organisation Mondiale pour la Santé
PCIMA : Prise en charge intégrée de la malnutrition aigue
PMA : Paquet minimum d’activités
PB : Périmètre brachial
3
PE: pont d’échantillonnage
P/T : Poids Taille
TBS : Taux brute de scolarisation
RUFT: ready-for use therapeutic food ou aliment thérapeutique prêt a l’emploi
SMART: Standardized Monitoring and Assessment of Relief and Transitions
SLEAC: Simplified Lot Quality Assurance Sampling of access and coverage ou
échantillonnage simplifié et l'Assurance qualité de l’accessibilité et de la couverture
S3M: simple spatial sampling method ou méthode simple d’échantillonnage spatial
SQUEAC: Semi quantitative Evaluation of Access and coverage ou Evaluation semi
quantitative de l’accessibilité et de la couverture
UNICEF : Fonds des Nations unies pour l’enfance
4
Introduction
Le Niger est situé en Afrique subsaharienne et partage les frontières avec le Nigeria et le Benin
au sud, avec l’Algérie et le Mali au Nord, à l’ouest avec le Burkina Faso et à l’est avec le Tchad
et la Libye. Il couvre une superficie de 1267000 km2 dont plus des 2/3 sont désertiques et a
une population de 16 274 738 habitants en 20121.
Le Niger est l’un des pays les plus pauvres du monde avec plus de 59,5% de la population qui
vivent en dessous du seuil de la pauvreté (moins d’un dollar par jour). Le poids de la pauvreté
est encore plus important dans certaines régions comme Tillabéry où 71,7% de la population
vivent en dessous du seuil de la pauvreté, soit plus de 7 personnes sur 102.
Le Niger connait des crises alimentaires et nutritionnelles récurrentes dont les plus aigües sont
celles intervenues en 2005 et 2010. En effet, depuis 2005 la prévalence de la malnutrition aigüe
est restée au-dessus du seuil d’alerte (>10%) et parfois passe même au-dessus du seuil
d’urgence défini par l’OMS (>15%).3
Pour apporter une réponse à la malnutrition devenue récurrente chez les jeunes enfants de
moins 5 ans, le gouvernement du Niger avec l’appui des partenaires a mis en place un vaste
programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère à travers toutes les structures
étatiques de santé. En 2011, 299358 enfants souffrants de la malnutrition aiguë sévère ont été
admis dans les centres de récupération nutritionnelle au Niger4.
Après presque sept (7) ans de mise en œuvre du programme de prise en charge de la
malnutrition aigüe sévère, les principaux acteurs ont jugé nécessaire de conduire une
évaluation de couverture du dit programme. C’est pour répondre à ce besoin que l’Unicef, et la
Direction Nationale de la Nutrition ont commandité cette étude. L’Institut National de la
Statistique(INS) du Niger et l’ONG Valid International ont conduit conjointement la mise en
œuvre du projet
Valid possède une expertise en matière d’évaluation de couverture de programme de prise en
charge de la malnutrition aigüe sévère et a déjà fait plusieurs études en Afrique au sud du
Sahara. Elle a, à son actif, la conception de plusieurs méthodes d’évaluation de programme de
prise en charge de la malnutrition aigüe sévère. Le projet d’évaluation de couverture avait
concerné 5 grandes régions du Niger à savoir Dosso, Maradi, Tahoua, Tillabéry et Zinder.
5
Ma mission au sein de ce projet a pour objectif de contribuer à la réalisation de l’évaluation de
couverture de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère (MAS) dans la région de Tillabéry
à travers l’adaptation des outils de collecte des données au contexte du Niger, la formation des
enquêteurs, la supervision de la phase de terrain, et le contrôle de la qualité des données.
6
1 - Contexte
1.1. Le Niger : principales caractéristiques géographiques,
socioéconomiques et sanitaires
Avec une superficie de 1 267 000 Km2, le Niger est l’un des pays les plus vastes d’Afrique.
C’est un pays enclavé (le port le plus proche se trouve à 700 km de la frontière) dont le climat
est aride au nord, sahélien à l’ouest, au centre-sud et à l’est, et sahélo-soudanien dans
l’extrême sud-ouest. Seulement 1% du territoire (extrême sud-ouest) reçoit plus de 600 mm de
pluie par an, tandis que 89% du territoire, localisés dans la partie nord, reçoivent moins de 350
mm de pluie par an. Au cours des dernières décennies, le régime pluviométrique a connu un
déficit moyen compris entre 20%, et 30% selon les années et les régions5.
Au plan démographique, l’une des caractéristiques fondamentales de la population nigérienne
est son fort taux de croissance estimé à 3,3%. Ainsi, entre 1988 et 2010, la population du Niger
a doublé, passant de 7 256 626 à 15 203 822 habitants. Et, en 2012, la population nigérienne
serait de plus de 16 274 738 habitants dont près de 50,05% de femmes (soit 8 145 088) et
49,2 % de jeunes de moins de 15 ans1. Le Niger a aussi l’un des taux de fécondité les plus
élevés du monde avec un indice synthétique de fécondité de 7,1 enfants par femme6
Cette population est inégalement répartie sur le territoire national. Près de 79,6% de la
population, soit 12 099 000 personnes vivent en milieu rural contre 20,4% en milieu urbain
avec une forte concentration dans la capitale Niamey, qui abrite presque 40% de la population
urbaine du pays1. Les migrations touchent 65,58% des actifs agricoles (15 ans et plus). Les
migrations régionales et internationales ne représenteraient que 5 à 11% des migrations
totales7.
L’accès aux ressources naturelles et aux services sociaux de base est fortement mitigé. En effet,
s’agissant de la mise en valeur des ressources naturelles, la participation des hommes et des
femmes est marquée par des disparités et inégalités tant dans l’accès à la terre et aux intrants
qu’à l’encadrement. La superficie cultivée par les femmes ne représente que 6,9% de la
superficie totale alors que celle cultivée par les hommes est de 93,1%8. Il existe aussi des
disparités en ce qui concerne l’accès aux services sociaux de base comme l’éducation, la santé
7
et l’eau potable.
Pour ce qui est de l’accès à l’éducation, en moyenne 71 % des adultes nigériens (dont 82,9 % de
femmes) sont analphabètes. Au niveau des jeunes, le Taux Brut de Scolarisation (TBS) est de 67%
dont 58,6% pour les filles et 77% pour les garçons au primaire ; alors qu’il est respectivement
de 12,9% contre 20,1% au niveau du premier cycle du secondaire9.
En ce qui concerne l’accès à la santé, la couverture sanitaire physique est de 50 % en 2010,
l’utilisation des services de santé reste très faible avec environ 53,52 % pour les soins curatifs,
moins de 55,1 % pour la consultation prénatale10.
1.2. La problématique de la malnutrition au Niger
Depuis 2005 le Niger fait face à des crises nutritionnelles récurrentes. Plusieurs enquêtes
nutritionnelles ont fait ressortir des taux de malnutrition aigüe globale supérieurs à 10% parfois
même au-dessus de seuil d’urgence (15%). les prévalences de la malnutrition aigüe globale
calculées par les enquêtes SMART sur la Nutrition étaient de 15,3% en 200511, 10,7% en juin
200812, 12,3% en 200913, 16,7% en 201014 et 12,3% en juin 201115. Les jeunes enfants de
6-23 mois d’âge constituent la frange la plus touchée avec des taux de malnutrition aigüe
globale de 22,1% en juin 2010 et 20,2% en juin 201114-15.
La Malnutrition chronique ou retard de croissance constitue une véritable préoccupation au
Niger. En effet, un enfant sur deux (51%) de 6 à 59 mois à une taille petite par rapport à son
âge en 201115 .
Au vue de cette situation nutritionnelle préoccupante due à la conjugaison de plusieurs facteurs,
la prise en charge de la malnutrition aigüe constitue une priorité du gouvernement. Les enfants
souffrants de la malnutrition aigüe sévère16 courent plus de risque de mortalité que leurs
pairs en bonne santé. De ce fait, le Ministère de la Santé Publique (MSP) a conduit un processus
de révision du contenu du paquet minimum d’activités (PMA)17 des structures de santé en 2008.
Cette révision a permis d’intégrer la prise en charge de la malnutrition aigüe dans les tâches
des centres de santé intégrés (CSI). La prise en charge de la malnutrition aigüe sévère sans
complications médicales est assurée par les centres de récupération nutritionnelle en
ambulatoire pour les sévères (CRENAS) au niveau des centres de santé intégrés, et les cas MAS
avec complications médicales sont pris en charge par les centres de récupération nutritionnelle
8
en interne (CRENI) dans les hôpitaux du pays. La carte ci-dessous montre la localisation spatiale
des CRENI et CRENAS au Niger.
Figure 1 : Localisation des CRENI et CRENAS
1.3. Les causes de la malnutrition
La malnutrition est un ensemble des conditions pathologies liées à la carence d’un ou plusieurs
éléments nutritifs et résulte de la conjugaison de plusieurs facteurs comme l’indique le cadre
conceptuel ci-dessous
9
Figure 2: cadre conceptuel de la malnutrition
La malnutrition infantile produit des effets tant sur le court que sur le long terme. A court
terme, un fort impact sur la morbidité et mortalité. A long terme, une forte prévalence et des
épisodes répétés de malnutrition au sein des jeunes enfants, ont un impact négatif important
sur le capital humain du pays. L’enfant souffrant de malnutrition chronique aura un
développement physique déficitaire (insuffisance de taille par rapport à son âge), un moindre
rendement scolaire, et sera un adulte avec une capacité productive limitée, plus facilement
sujet aux maladies chroniques18.
La malnutrition est le résultat de multiples facteurs qui interagissent à différents niveaux de
causalité (multi-causalité de la malnutrition) :
• Les causes immédiates de la malnutrition sont liées bien évidemment à une alimentation
insuffisante en quantité et en qualité, mais aussi aux maladies. Il existe un cercle vicieux entre
Cadre conceptuel de la malnutrition
10
malnutrition et maladie : l’enfant malnutri tombe malade plus fréquemment à cause de son
système immunitaire compromis ; et la maladie précipite la malnutrition, car l’enfant malade
brûle plus d’énergies et manque d’appétit.
• Les causes sous-jacentes :
Il y a trois grands groupes de causes subjacentes liées à:
1. La sécurité alimentaire au niveau du ménage (disponibilité, quantité et qualité des
aliments);
2. Les soins que l’enfant, la femme enceinte et allaitante reçoivent au sein de la famille et
de la communauté (charge de travail de la femme, le temps de la mère pour s’occuper de son
enfant, les pratiques d’allaitement, de sevrage, d’hygiène, ) ;
3. L’accès et l’utilisation de services de santé de qualité ainsi qu’à l’eau potable et à
l’assainissement.
Le statut de la femme, le niveau d’éducation et de connaissances, particulièrement de la mère,
ont des effets évidents sur ces 3 groupes de causes.
• A leur tour, les facteurs subjacents sont influencés par des causes structurelles : la
disponibilité de ressources humaines économiques et naturelles, et leur mode de contrôle. (qui
décide quoi ?, le type de gouvernance ?), le seuil élevé de pauvreté, les moyens de production,
la forte croissance démographique, le changement climatique, ainsi que le contexte
économique, socioculturel et politique du pays.
Les causes immédiates sont les moins compliquées à contrôler, comme la prise en charge
nutritionnelle des cas de malnutrition aigüe, ou encore la réhydratation orale de l’enfant avec
diarrhée, mais ces actions n’apportent pas des solutions durables et doivent être
continuellement répétées.
Les causes structurelles sont les plus difficiles à aborder et demandent du temps, des
changements sociaux, économiques et politiques (tels que des politiques publiques de
protection sociale, de promotion d’emploi, de modernisation de la production, etc.). Cependant,
leurs effets sont durables et difficilement réversibles, mais requièrent une forte volonté
politique et d’un investissement soutenu de ressources19.
11
1.4. La malnutrition aigüe de l’enfant: signes, diagnostic,
traitement
La malnutrition aigüe globale est caractérisée par un rapport poids/ taille inférieur à -2z-score.
La forme sévère se définit par un très faible rapport poids/taille inférieur à -3 z-score par
rapport à la valeur médiane de référence de l’OMS3, par une émaciation visible et sévère
(Marasme) ou par la présence d’un œdème nutritionnel (Kwashiorkor). Chez les enfants âgés de
6 à 59 mois, une circonférence du bras inférieure à 115 mm est également une indication de la
malnutrition aigüe sévère. À l’échelle mondiale, on estime que près de 20 millions d’enfants
souffrent de malnutrition aiguë sévère. La plupart d’entre eux vivent en Asie du Sud et en
Afrique subsaharienne20.
Pour évaluer l’état nutritionnel des enfants de 6 Ŕ 59 mois, des mesures brutes sont effectuées
sur les enfants (poids, taille, âge, périmètre brachial.). A partir de ces mesures, les indices
sont calculés d’après les normes OMS (2006) de croissance de l’enfant. Le z-score du rapport
poids/taille est l’indicateur de choix pour rendre compte des résultats des enquêtes
anthropométriques. Le périmètre brachial (PB) est un critère indépendant de la malnutrition
aiguë et l’un des meilleurs indices prédictifs de la mortalité20. La prévalence d’un PB faible est
souvent utilisée pour prédire le nombre de cas à prendre en charge dans les programmes de
supplémentation alimentaire et de renutrition thérapeutique. Les seuils communément utilisés
sont PB<115 mm pour la malnutrition aiguë sévère, et PB compris entre 115 et125 mm pour la
malnutrition aiguë modérée. Le PB ne doit pas être utilisé seul dans les enquêtes
anthropométriques, mais peut être par contre le critère d’admission unique pour les
programmes d’alimentation21.
12
Tableau 1:Les indicateurs de la malnutrition aigüe 21
Malnutrition
aiguë globale
Malnutrition
aiguë modérée
Malnutrition
aiguë sévère
6-59 mois rapport poids-taille
<-2 z-scores et/ou
PB <125 cm et/ou
œdème nutritionnel
rapport poids-taille
-3 à <-2 z-scores
et/ou PB
115 à < 125 mm
rapport poids-taille
<-3 z-scores et/ou
PB <115 mm et/ou
œdème nutritionnel
Pour harmoniser la prise en charge de la malnutrition aigüe au Niger, le Ministère de la santé a
élaboré un protocole national de prise en charge de la malnutrition aigüe qui a été révisé en
Février 2012. Selon le Protocole National de prise en charge de la malnutrition aigüe au Niger,
le programme de prise en charge de la malnutrition aigüe dans son ensemble se nomme le
"PCIMA" (Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aigüe). Il se compose de la PCIMAS (Prise
en Charge Intégrée de la Malnutrition Aigüe Sévère) et PCIMAM (Prise en Charge Intégrée de la
Malnutrition Aigüe Modérée)22.
1.4.1 Prise en Charge Intégrée de la Malnutrition Aigüe
Sévère (PCIMAS) au Niger
La prise en charge intégrée de la malnutrition aigüe sévère se fait en ambulatoire par les
structures de base de santé, appelées Centre de Santé Intégré(CSI) et en interne par les
hôpitaux des districts, hôpitaux nationaux et les centres hospitaliers régionaux.
Au niveau des CSI, les enfants atteints de la malnutrition aigüe sévère sans complications
médicales sont pris en charge par le programme de prise en charge de la malnutrition aigüe
sévère sans complication en ambulatoire dans les centres CRENAS (Centre de Récupération
Nutritionnelle Ambulatoire Sévère). Ce terme s'applique à la fois aux sites physiques eux-
mêmes et à la composante ambulatoire du programme. Les critères d’admission au niveau du
CRENAS sont consignés dans le tableau2 ci-dessous :
13
Tableau 2:Critères d’admission au centre de récupération nutritionnelle en
ambulatoire pour les sévères 22
(Source protocole Nationale Février 2012 P.28)
1.4.2 La prise en charge en ambulatoire de la MAS dans
les CRENAS
La prise en charge de la malnutrition aigüe sévère en
ambulatoire se fait avec l’aliment thérapeutique prêt à
l’emploi(ATPE) dont le nom commercial est le Plumpy’nut©.
D’une valeur nutritionnelle équivalente à celle du lait
thérapeutique F-100 (lait thérapeutique employé dans le
traitement de la malnutrition aigüe sévère en hospitalisation), le Plumpy’nut© est
spécialement destiné à la réhabilitation nutritionnelle des personnes (enfant à partir de 6 mois
et adulte) souffrant de malnutrition aiguë sévère.
Cette pâte à base d’arachide, de sucre, de matières grasses végétales, de poudre de lait écrémé,
enrichie en vitamines et minéraux se présente en sachets de 92 g apportant 500 kcal, avec une
durée de conservation de 24 mois sans réfrigération à partir de la date de fabrication.
Aliment prêt à l’emploi, ne nécessite aucune préparation, ni dilution préalable dans de l’eau, ni
cuisson, et peut être consommé directement à partir du sachet.
Parce qu’il peut donc être utilisé à domicile sans préparation préalable, sous la supervision de
la mère ou d’un autre membre de la famille, Plumpy’nut© rend possible le traitement sans
AGE CRITERES D’ADMISSION
6 mois à 8 ans
P/T < -3 Z score ou
PB < 115mm ou
Présence d’œdème nutritionnels + ou ++
Et
Appétit modéré ou bon
Absence de complications médicales
14
hospitalisation de la majorité des enfants souffrant de malnutrition aiguë sévère. Ces
caractéristiques ont ainsi permis d’augmenter considérablement le nombre d’enfants malnutris
soignés, tout en améliorant l’adhérence au traitement et le taux de guérison.
Véritable révolution par rapport aux laits thérapeutiques, les aliments thérapeutiques prêts à
l’emploi (Ready-to-Use Therapeutic Food, ou RUTF) comme Plumpy’nut© sont depuis mai 2007
recommandés par l’OMS, l’UNICEF, le PAM et le Comité permanent des Nations Unies sur la
nutrition dans la déclaration conjointe sur la prise en charge communautaire de la malnutrition
aiguë sévère.23
En raison du cercle vicieux entre la malnutrition et les infections, un traitement
systématiquement composé de l’antibiotique, de l’antiparasitaire, de la vitamine A, de l’acide
folique et du traitement anti paludéen est administré à tous les enfants souffrants de la
malnutrition aigüe sévère.
1.4.3 La prise en charge en interne de la malnutrition
aigüe sévère
Au niveau des hôpitaux, les enfants de moins 5 ans souffrants de la malnutrition aigüe sévère
avec complications médicales sont pris en charge dans les centres de récupération
nutritionnelle en interne (CRENI). Les critères d’admission au CRENI sont consignés dans la
table3 ci-dessous :
Tableau 3: Critères d’admission au CRENI 22
(Source : protocole nationale de prise en charge de la malnutrition, P 43 Février 2012)
AGE CRITERES D’ADMISSION
6 mois à 8 ans
P/T < -3 Z score ou
PB < 115mm ou
Et
Appétit médiocre
Présence de complications médicales
Ou
Présence d’œdème nutritionnels +++ ou
Kwash-marasme
15
Les enfants qui remplissent les critères d’admission dans le CRENI sont pris en charge avec du
lait thérapeutique F75 et F100. Le lait F75 apporte 75 kcal pour 100 ml est utilisé pour rétablir
l’équilibre électrolytique et stabliser l’enfant et le F100 qui apporte 100kcal pour 100 ml est
utilisé dans la phase de renutrition. L’anorexie, la pneumonie, la déshydratation, les œdèmes et
le paludisme grave sont les principales complications médicales qui sont prises en charge au
CRENI en plus du problème nutritionnel.
En 2011, 35231 enfants malnutrition sévère avec complications médicale ont été pris en
charge dans 41 CRENI au Niger4.
Les enfants admis dans le CRENI reçoivent systématiquement de l’antibiotique, de
l’antiparasitaire, de la vitamine A, de l’acide folique et du traitement anti paludéen s’ils en
n’ont pas bénéficié au CRENAS22
2 - Présentation du projet d’évaluation
Le projet d’évaluation de la couverture de la prise en charge de la malnutrition aigüe sévère
concerne cinq (5) grandes régions du Niger, Dosso, Maradi, Zinder, Tahoua et Tillabéry ou se
concentrent plus de 90% de la population du pays1.
Le programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère est constitué par un réseau
de huit cent vingt-deux (822) centres de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère
intégrés aux structures étatiques de santé16. A ce jour aucune évaluation de ce programme n’a
été conduite sur le plan national au Niger. C’est dans ce contexte que l’Unicef qui joue le rôle
de leader pour la nutrition, en partenariat avec le ministère de la santé publique a initié le
projet d’évaluation de la couverture du programme par la méthode d’échantillonnage spatial.
Ce projet dans lequel s’inscrit mon stage permettra d’évaluer la couverture géo spatiale du
programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère au Niger et d’identifier les
barrières d’accès aux structures de prise en charge.
Notre mission de stage a concerné la région de Tillabéry qui a constitué le dernier site de la
phase de collecte des données sur les cinq (5) régions concernées par le projet. Nous avons
participé à l’adaptation des outils de collecte des données au contexte du Niger, à la formation
des enquêteurs, à la mise en œuvre de la phase d’évaluation de la perception de la
malnutrition par la population, l’identification des potentiels informateurs clés au sein des
16
communautés, la supervision de l’enquête et l’analyse des données.
Figure 3: Carte de 5 régions concernées par le projet26
2.1 Type d’enquête et objectif du projet
L’évaluation de couverture des programmes de prise en charge de la MAS à grande échelle
nécessite une méthodologie scientifique rigoureuse. C’est pour répondre à cette demande que
Valid International a mis au point la méthode S3M « simple spatial sampling method 24» qui est
dans sa phase d’expérimentation au Niger.
Le projet d’évaluation de couverture de la prise en charge de la malnutrition aigüe sévère a
pour objectif de:
1. Evaluer la couverture géo spatiale de la prise en charge de la malnutrition aigüe au
Niger ;
2. Identifier les facteurs limitant l’accès au programme de prise en charge intégrée de la
malnutrition aigüe sévère(PCIMAS) ;
17
2.2 Les méthodes d’enquête de couverture
développées par Valid International
La couverture maximale et l’accessibilité est un principe clé de tout programme de prise en
charge de la malnutrition aigüe à base communautaire. Malgré son acceptation et la mise en
œuvre à grande échelle, l’évaluation de la couverture de prise en charge de la malnutrition
aigüe sévère n’a pas été conduite de la même façon. Pour relever ce défi, Valid International et
ses partenaires ont développé et testé plusieurs nouvelles méthodes d’évaluation de
couverture de la prise en charge de la malnutrition aigue sévère25. Il s’agit de:
1. La méthode de CSAS (Centric Systematic Area Sample), ou méthode de l’échantillon en
zone centrique est une méthode qui permet de conduire des évaluations de couverture
à l’échelle d’une unité de service. Son utilisation nécessite une carte détaillée sur
laquelle des grilles carrées sont tracées. Au milieu de chaque carré un point
d’échantillonnage est placé. Trois villages sont identifiés autour de chaque point qui
vont être enquêtés. Le côté du carré ne doit pas dépasser 10 kilomètres pour assurer
l’homogénéité. Le nombre de points d’échantillonnage est obtenu par le rapport entre
l’aire de l’unité de service à évaluer et l’aire du carré. Un code est appliqué selon un axe
ouest ‐ est (axe des ordonnées) et sud ‐nord (axe des abscisses) à chaque carré25-26.
2. La méthode SLEAC en anglais Simplified Lot Quality Assurance Sampling of access and
coverage, soit en Français échantillonnage simplifié et l'Assurance qualité de
l’accessibilité et de la couverture est une méthode qui s’applique à des unités de prise
en charge de la malnutrition aigüe sévère qui permet de classer la couverture du
programme. les résultats sont applicables au niveau d’un district sanitaire ou des unités
de service parce que le programme est coordonné et mis en œuvre au niveau district25.
Cette méthode demande plus de ressources et de temps que la S3M
3. S3M ou simple spatial sampling method en anglais ou méthode simple
d’échantillonnage spatial en Français est une méthode est une évolution de la méthode
CSAS qui permet de déterminer la couverture d’un programme de prise en charge de la
malnutrition au niveau d’un district, d’une région ou d’un pays. La méthode S3M est une
méthode récente qui est en phase d’expérimentation au Niger25. Les méthodes SLEAC
18
et S3M sont été conçues pour les enquêtes sur des grandes superficies et donnent en
général presque les mêmes résultats. L’utilisation de l’une ou l’autre de méthode
dépend du contexte. Le Niger a choisi cette méthode car elle est moins de ressources et
prend moins de temps par rapport au SLEAC et donne plus de précision.
4. SQUEAC ou Semi quantitative Evaluation of access and coverage ou Evaluation semi
quantitative de l’accessibilité et de la couverture, est une méthode qui est utilisée pour
approfondir les investigations sur les barrières qui empêchent l’utilisation du
programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère. Cette enquête est
conduite après une enquête de couverture (SLEAC ou S3M) et cible le district qui a la
plus faible couverture et celui qui a la meilleure couverture (fig4)25.
Figure 4:Combinaison des méthodes d’enquête sur des grandes superficies et sur les petites
superficies au cours des enquêtes nationales de couverture27
19
2.3 Présentation de la méthode S3M
L’enquête S3M ou Méthode d’échantillonnage spatial simple, permet de déterminer la
couverture d’un programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère grâce à la
cartographie. La base de sondage est l’espace ou la superficie de la zone à enquêter. Ainsi au
moyen d’une carte détaillée de la zone d’étude, sur laquelle des grilles rectangulaires sont
tracées on sélectionne un échantillon des points appelé points d’échantillonnage(PE). Autour de
chaque PE on choisit trois (3) à cinq (5) villages les plus proches. En fonction de la taille
moyenne du village au Niger qui est de 300 habitants, il a été retenu trois villages par point
d’échantillonnage. Pour mettre en œuvre le projet, une équipe technique chargée de piloter
l’enquête a été mise en place. Elle est composée de deux cadres de la direction nationale de la
nutrition, de trois cadres de l’Institut nationale de la statistique, deux cadres de L’UNICEF et
trois cadres de l’ONG Valid International dont l’un des concepteurs de la
méthodologie.(Annexe I)
L’équipe technique de pilotage a décidé de prendre la région de Dosso comme région pilote du
projet où l’ensemble du processus a été conduit. Il s’agit de la sélection, de la formation des
enquêteurs, de l’adaptation des outils, la collecte des données et la supervision de la collecte s
et l’analyse des données.
2.3.1 Méthode d’échantillonnage
La S3M est une méthode d’échantillonnage spatial simple qui utilise la cartographie pour tirer
l’échantillon de l’enquête. Elle nécessite la disponibilité d’une cartographie détaillée de la
région et les coordonnées géographiques de chaque localité. Les données géo référencées ont
été obtenues auprès de l’Institut Géographique National du Niger(IGNN) qui dispose des cartes
et des coordonnées géographiques (longitude et latitude) de toutes les localités du Niger.
20
Détermination du nombre de points d’échantillonnage Figure 5: Hexagone
A partir de l’hexagone on peut avoir plusieurs triangles
équilatéraux : le coté du triangle équilatéral est égal au côté de
l’hexagone appelé(d) et représente la distance entre le point
d’échantillonnage et le village le plus éloigné du PE. A partir de la
valeur (d) choisie, on calcul la surface de l’hexagone. La superficie
de la zone d’enquête divisée par l’aire de l'hexagone on obtient le nombre de point
d’échantillonnage.
En considérant (d) égale à 15 Km l’aire de l’hexagone se calcule dans l’encadré 1 suivant :
Encadré 1 : Calcul du nombre de points d’échantillonnage
La taille de l’échantillon de l’enquête dans la région de Tillabéry est de 153 PE. En fonction de la
position des PE et de la localisation des villages, l’équipe technique a procédé à des
ajustements. Les points d’échantillonnage sont rapprochés aux trois villages les plus proches.
Un point d’échantillonnage qui se trouve à côté de la frontière entre deux districts peut être
constitué des villages de part et d’autre de la frontière (annexe2). Nous avons conduit ce travail
de placement des points d’échantillonnage sur la carte avec les autres membres de l’équipe
technique sous la supervision du
consultant principal de Valid
International.
Figure 6:Présentation
conceptuelle de la zone
représentée par chaque point
d’échantillonnage23
d
Point d’échantillonnage Communauté
Bordure de la zone représentée par le point d’échantillonnage PE
L’aire de l’hexagone (Airehexa) = 3 3
2d2=
3 3
2152 =584km2
La superficie de la région de Tillabéry est de 89623km2
Nombre de points échantillonnage(PE)= 89623
584 =153 PE
21
Dans la mesure où l’enquête concerne la couverture du programme de prise en charge de la
malnutrition aigüe sévère qui est un phénomène rare au sein des communautés, pour cela il a
été calculé le nombre d’enfants sévère attendus dans chaque communauté par la formule
suivante25 :
N= population moyenne par village x 𝑝𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝑑𝑒𝑠 𝑒𝑛𝑓𝑎𝑛𝑡𝑠 𝑑𝑒 6;59 𝑚𝑜𝑠
100𝑥𝑃𝑟é𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑀𝐴𝑆
100
N : est le nombre de cas MAS attendu par village
Pour le cas du Niger, la population moyenne par village est de 300 habitants, la proportion
d’enfants de 6-59 mois dans la population générale est de 20% et la prévalence de la
malnutrition aigüe sévère en juin 2011 est de 1.9%.
N=300x0.2 x0.019=1.14 soit en moyenne un cas MAS par village.
Pour cela il est mieux indiqué de choisir des petites distances (d) entre le village le plus éloigné
et le point d’échantillonnage. Le choix d’une faible distance (d) signifie plus des points
d’échantillonnage et par conséquent plus de chance de rencontrer les enfants MAS.
En règle générale, il est conseillé de choisir la valeur la distance (d) à partir de laquelle les
mères peuvent accéder au centre de prise en charge la malnutrition.
Pour la présente évaluation, la distance de 15 km a été choisie et cette valeur est assez petite
pour assurer l’homogénéité23.
Traçage des grilles sur la carte de la région d’évaluation Figure 7: la valeur (d ) de l’hexagone
A l’aide d’une carte détaillée on place un film plastique qui recouvre la
carte et à l’aide d’un crayon fin et d’une règle on trace les grilles
rectangulaires en respectant les dimensionnements.
Pour tracer les grilles sur la carte il faut calculer les coordonnées est-
ouest(x) et nord-sud(y) du rectangle.
En faisant cette grille, on constate qu’on a des rectangles et en transposant le triangle, l’aire de
d
Y
X
Y
X
22
rectangle équivaut à deux fois celle du triangle
Encadré 2 : calcul des côtés du rectangle
Figure 8:Equipe technique entrain de tracer les grilles sur les cartes
Aire triangle= tang30°*9
4𝑑2
Aire rectangle= 3 3
4𝑑2
Pour chercher la largeur du rectangle on utilise le petit triangle de la figure 7. Ainsi on aura :
Y=Tan60° x 1
2d , Y=
3
2𝑑= Y represente la largeur
Aire rectangle= 3 3
4𝑑2 =
3
2𝑑 ∗ 𝑋 , X=
𝟑𝒅
𝟐, (X représente la longueur du rectangle et Y la largeur)
Cette étape consiste à calculer les côtés du rectangle à partir de la distance (d) qui est égale à 15km.
Pour le cas du Niger d= 15 km :
X =3𝑑
2 =
45
2 = 22,5 km; Y=
𝑑 3
2 =
15 3
2 = 12,99 Km soit 13 km
23
Identification des points d’échantillonnage sur la carte
Une fois les grilles rectangulaires sont tracées sur la carte en tenant compte de l’échelle de la
carte (Tillabéry, l’échelle 1/500000). Les points d’échantillonnage sont identifiés au niveau de
l’intersection des grilles des rectangles. Les points sont placés en sautant une intersection entre
deux points échantillonnage (fig9). Un code unique est attribué à chaque point
d’échantillonnage. (annexe II)
Figure 9 : Emplacement des PE sur les grilles tracées sur la carte23
2.3.2 Choix des villages à enquêter
Une fois que les points d’échantillonnage ont été placés sur la carte, l’équipe a procédé à
l’identification de trois villages les plus proches de chaque PE.
24
Figure 10: carte de la région pilote avec les points d’échantillon et les centres de santé (cas de
la région de Dosso)
2.4 Présentation de la zone de Mission
Située dans l'extrême Ouest du Niger, la région de Tillabéry qui constitue la zone de notre
mission, est la plus jeune des huit régions du pays. Elle a été créée en 1988 par l’ordonnance
N°88-20 du 7 avril 198828. Elle est limitée au Nord par le Mali, au Nord-Ouest par la région de
25
Tahoua, à l'Est par la région de Dosso, à l'Ouest par le Burkina Faso et au Sud par le Bénin et
abrite Niamey la capitale.
La Région de Tillabéry est subdivisée en six (6) départements (Filingué, Kollo, Say, Ouallam,
Téra, Tillabéry, 7 Postes administratifs (Ballayara, Bankilaré, Gothèye, Torodi, Abala, Ayorou, et
Banibangou) et 44 communes. Elle couvre une superficie de 89623km² et compte une
population de 2645215 habitants en 20121
La région de Tillabéry est traversée par le Fleuve Niger sur une distance de 420 Km
Figure 11 : Localisation de la région de Tillabéry
La carte sanitaire de la région de Tillabéry est composée de six districts sanitaires (Filingué,
Kollo, Ouallam, Téra, Tillabéry et Say) et 178 Centres de santé intégrés (CSI).
Le dispositif de prise en charge de la malnutrition aigüe est composé de 6 centres de
récupération nutritionnelle en interne(CRENI) au niveau de 6 hôpitaux de districts, 178 CRENAS
et 160 centres de récupération nutritionnelle en ambulatoire pour les modérés (CRENAM).
La situation nutritionnelle des enfants de Tillabéry est caractérisée au cours de cinq dernières
années par une prévalence de la malnutrition aigüe globale supérieure au seuil d’intervention
de 10% chez les enfants de 6 à 59mois.
La tableau 4 ci-dessous montre les prévalences de la malnutrition aigüe globale de la région de
Tillabéry et du pays obtenues par les enquêtes Nutrition SMART de 2007 à 201129,12-15
26
Tableau 4 : Prévalences de la malnutrition aiguë au Niger et dans la région de Tillabéry
Années 2007 2008 2009 2010 2011
Tillabéry 10.3 10.1 8.6 14.8 14.8 Niger 11.2 10.7 12.3 16.7 12.3
2.4.1 Objectifs de la mission
L’objectif de notre mission est de :
1. Contribuer à la qualité de l’enquête de couverture de la malnutrition aigüe sévère
dans la région de Tillabéry.
2. Evaluer le niveau de couverture du programme de prise en charge de la malnutrition
aigüe sévère dans la région de Tillabéry
3. Identifier les barrières qui limitent l’accès au programme de prise en charge de la
malnutrition aigüe sévère dans la région de Tillabéry
2.4.2 La Formation sur la méthode S3M
Formation de l’équipe technique La formation des membres de l’équipe technique a eu lieu à Niamey du 1er au 10 Octobre 2011
à l’institut national de la statistique (INS) et a été assurée par Dr ERNEST Guevarra de Valid
International. Elle est composée de deux cadres de l’UNICEF, de trois cadres de l’institut
National de la Statistique, deux cadres de la Direction Nationale de la Nutrition et de trois
experts de Valid International (annexe 1)
Formation des agents de collecte des données Trente (30) agents enquêteurs ont été recrutés avec le niveau minimum d’étude du BAC et
possédant une solide expérience des enquêtes avec l’Institut National de la Statistique(INS)
La formation des agents de collecte des données a eu lieu à Dosso et a concerné 30 agents
enquêteurs. Elle a été assurée par l’équipe technique et a duré dix jours avec des sorties sur le
27
terrain. Au cours de la formation, les principaux outils de l’enquête de couverture et la
méthode active et adaptable ont été passés en revue. A la fin de la formation sept agents
enquêteurs ont été recalés parce qu’ils ont été jugés inaptes par l’équipe technique à conduire
l’enquête. A ce niveau, avons conduit la formation sur la malnutrition aigüe sévère, les critères
d’évaluation de la malnutrition aigues sévère, les critères d’admissions, les techniques de
mesures du périmètre brachial(PB), la recherche des œdèmes nutritionnels. Nous avons aussi
conduit les équipes sur le terrain pour la phase pratique. Pour s’assurer de la qualité (précision
et exactitude) des mesures du PB nous avons conduit un test de standardisation. Il a consisté à
comparer deux mesures effectuées sur un enfant a un intervalle de temps donné aux mesures
faites sur le même enfant par un superviseur. Nous avons aussi effectué la recherche active des
cas dans les villages test, la recherches des non locaux attribués au marasme et au kwashiorkor
au cours de la pratique.
Des séances de restitution de la phase terrain sont organisées pour faire la synthèse des noms
attribués à la malnutrition et des personnes susceptibles d’être des informateurs clés
identifiées dans les communautés. Les phases terrain, le test de standardisation et la maitrise
de langue locale ont été déterminants pour la sélection des enquêteurs.
2.4.3 Taille de l’échantillon
Les points échantillonnage ont été tirés selon la méthode S3M décrite ci-dessus.
153 points échantillons ont été calculés, et 153 points ont été retenus soit 599
villages.(annexe2).
Sur la base de 15 Km retenu pour la distance d, l’aire de l’hexagone a été calculée par la
formule suivante : L’aire de l’hexagone =584 km2
La superficie de la région de Tillabéry est de 89623km2, le nombre de points
d’échantillonnage a été obtenu par le rapport entre la superficie totale de la région sur la
surface de l’hexagone
Nombre de points échantillonnage(PE)= 89623/584 =153 PE.
28
Tableau 5:Taille de l'échantillon d'étude
Départements
Nombre de Points
d’échantillonnage Nombre de villages
Filingue 38 110
Kollo 19 61
Ouallam 37 110
Say 23 68
Tera 27 81
Tillabéri 9 29
Total 153 559
Figure 12:Répartition spatiale des points d’échantillonnage région de Tillabéry
2.4.4 La phase terrain
Pour conduire l’enquête, il a été élaboré des outils de collecte des données et mis au point une
démarche méthodologique active et adaptable. Cette enquête a pour cible les enfants de
tranche d’âge de 6 à 59 mois.
29
2.4.4.1 Les outils de collecte de données
Pour assurer la collecte des données les outils ont été élaborés par Valid International et
adaptés au contexte du Niger. Nous avons adapté les outils de collecte des données.
- Une fiche de collecte des données au niveau du village permettant de collecter
les données relatives à l’identification de l’enfant, son âge, son périmètre
brachial, les œdèmes nutritionnels. Elle permet aussi de collecter les
informations sur le statut de l’enfant. Si l’enfant est un cas MAS qui est en cours
de traitement (couvert), un cas MAS qui n’est pas en cours de traitement (cas
non couvert) ou si c’est un enfant en voie de guérison ( un PB supérieur à
115mm et qui est en cours de traitement). Sur chaque fiche les coordonnées
géographiques (longitude et l’altitude) relevées sur la carte sont inscrites et à la
fin de l’enquête le chef d’équipe se place au milieu du village pour relever les
coordonnées géographiques à l’aide d’un GPS.(annexe 3 et 4).
- Un questionnaire individuel a été élaboré et administré aux mères ou gardiennes
des enfants MAS non couverts. Il permet grâce à des petites questions de
connaitre les raisons pour lesquelles les enfants MAS n’ont pas été conduits au
centre de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère (annexe5).
- Un guide d’entretien avec la communauté a permis de déterminer la perception
de la malnutrition aigüe dans le village, les noms que donne la communauté au
cas MAS, les causes et les signes de la malnutrition. Il a permis aussi de
connaitre la culture du village facilitant l’accès aux ménages par les enquêteurs
et d’identifier les informateurs clé et les termes stigmatisant utilisés pour
qualifier la malnutrition. Ces outils ont été utilisés à la phase préparatoire de
l’enquête (annexe 6 et 7).
2.4.4.2 Constitution des équipes de collecte des données
Les équipes ont été constituées en fonction des différents critères, à savoir la
maitrise de la langue locale, la présence d’au moins une femme par équipe et les
comportements et performances relevés par les superviseurs au cours de la phase
formation (annexe 8). Sept (7) équipes ont été constituées et chacune était dirigée
30
par un chef d’équipe doté d’un véhicule, d’un GPS pour relever les coordonnées
géographiques des localités à enquêter, d’un ruban MUAC, des sachets d’ATPE
( plumpy nut, du plumpy sup) pour le traitement de la malnutrition, de copies des
questionnaires et des copies du calendrier des évènements pour déterminer l’âge
des enfants et des images des enfants MAS (émaciation et kwashiorkor) (Annexe 9)
2.4.4.3 Collecte des données : Méthode active et adaptable
La méthode de collecte des données de l’enquête de couverture est une méthode de
recherche qui exige de l’enquêteur de l’initiative et de l’intelligence pour atteindre
l’objectif d’identifier tous les enfants malnutris sévère au sein de la communauté.
Cette méthode est active parce qu’elle permet de chercher les enfants MAS dans les
ménages sans que ça soit du porte à porte. Elle est adaptable car il faut d’adapter
au contexte pour trouver les informateurs clés qui aideront à trouver les enfants
MAS. Elle nécessite une adaptation au niveau de chaque communauté pour trouver
les cas MAS. Les mères des enfants malnutris, les informateurs clés, certaines
catégories d’individus ayant un rôle à jouer dans la santé des enfants dans les
villages doivent être mis à contribution pour identifier les cas MAS du village.
Certains endroits stratégiques comme le puits, les lieux de cérémonies peuvent être
utilisés pour retrouver les informations sur les mères des enfants malnutris ou à
défaut il faudra identifier d’autres des informateurs clés. Nous avons fait une
supervision très rapprochée des équipes au début de la collecte pour assurer
qu’aucun cas MAS n’a été oublié dans le village.
2.4.4.4 Identification des noms locaux d’un cas MAS
Pour faciliter la recherche il faut utiliser les termes locaux appropriés pour décrire la
malnutrition ses les causes et les signes qui permettent de la reconnaitre.
Avant de débuter la collecte, nous avons effectué une mission dans les villages ne
faisaient pas partie de l’échantillon d’enquête pour déterminer avec la population les
non locaux utilisés pour qualifier le marasme et kwashiorkor.
Pour cela les enquêteurs ont demandé aux mères ou à la personne responsable de la
garde de l’enfant de décrire les conditions de son enfant, les signes/symptômes pour
31
lesquels elle a amené son enfant au CSI, les termes utilisés pour décrire les conditions /
les signes de la maladie dans la langue locale (marasme et kwashiorkor), les questions à
poser pour trouver et identifier d’autres enfants avec les mêmes conditions dans
d’autres villages. Les agents de collecte se sont également servis des images des cas de
marasmes et de kwashiorkor pour aider à retrouver d’autre cas MAS. (Annexe 6 et 8)
2.4.4.5 Identification des informateurs clés
Les informateurs clés sont des personnes qui vivent dans le village et qui peuvent servir de
guide pour trouver les enfants MAS (à cause de leur rôle dans le village, ou parce qu’ils sont
impliqués dans les soins ou dans les activités préventives ou autres ou bien parce qu’ils sont en
contact régulier avec les petits enfants au niveau du village). ( annexe 6)
2.4.4.6 Identification des facteurs locaux qui influencent le
déroulement de l’enquête.
Au niveau de chaque village il faut chercher auprès de la communauté les contraintes pratiques
ou culturelles qui doivent être prises en compte et adapter la méthode de recherche de cas
pour assurer un bon déroulement de l’activité
Il faut aussi observer la structure du village, s’il y’a des hameaux, si les maisons sont
éparpillées, et chercher à comprendre les normes culturelles, par exemple si les hommes sont
autorisés à rentrer dans les maisons, de parler avec les mères des enfants (annexe6).
2.4.4.7 La Référence des cas MAS non couverts
Un coupon de référence est rempli pour tout cas MAS non couvert afin qu’il soit référé au CSI
le plus proche. Les explications sont fournies à la mère sur l’importance d’amener son enfant
au niveau du CSI et lui dire qu’un examen médical sera normalement fait et qu’un traitement
approprié sera décidé par l’Agent de santé. (annexe10)
32
2.4.4.8 Organigramme résumant la Procédure de Recherche Active des cas
2.4.4.9
Demander au chef du village de vous fournir un informateur clé que vous avez déjà identifié au cours de la
phase exploratoire
Poser la question à l’informateur clé pour identifier les cas Mas
(Si il ou elle connait des enfants de 6 à 59 mois avec œdème, très maigre, malade surtout avec fièvre,
diarrhée ou qui sont dans le programme CRENAS, )Aller dans la première maison ou il ya un cas potentiel
Vérifier si l’enfant a un âge compris entre 6 et 59 mois. Expliquer le raisons de l’enquête (vérifier la
bonne croissance des enfants) expliquer ce que vous allez faire(mesurer l’enfant) Vérifier les œdèmes et Prendre le PB
Est-ce que l’enfant présente des œdèmes bilatéraux ou un PB <115 mm ?
Pas un cas MAS actuel,
Vérifier toujours si l’enfant est dans le
programme CRENAS (Demander à voir l’ATPE/carnet de santé)
Cas MAS actuel
Est-ce que l’enfant est dans un programme
CRENAS
Demander à voir l’ATPE/ le carnet de santé
Enfant en voie de guérison Compléter le formulaire
Remercier la mère
Poser la question pour trouver un autre
cas MAS
Cas non couvert Compléter le formulaire,
administrer le questionnaire et
référer l’enfant au CSI
Poser la question pour trouver un autre cas MAS
Cas couvert,
Compléter le formulaire remercier la mère
Utiliser d’autres sources/informateur clé pour s’informer et améliorer la recherche
Toujours demander à la mère si elle connait d’autres cas MAS, Continuer la recherche jusqu’à ce qu’il y’ait plus des nouvelles pistes ou toutes les informations vous orientent vers les enfants déjà identifiés
33
2.4.5 La mesure du périmètre brachial et la
recherche des œdèmes nutritionnels
Figure 13 : Ruban du Périmètre brachial Figure 14: Œdèmes nutritionnels
Le périmètre brachial (PB) est un critère indépendant de la malnutrition aiguë.
Les seuils communément utilisés sont PB<115 mm pour la malnutrition aiguë sévère, et PB
compris entre 115 et 125mm pour la malnutrition aiguë modérée. Il ne doit pas être utilisé seul
dans les enquêtes anthropométriques, mais peut par contre être le critère d’admission unique
pour les programmes d’alimentation21.
Les techniques de mesure du périmètre brachial à l’aide du ruban MUAC (Mid Upper Arm
circonférence) et de la recherche des œdèmes ont été maitrisées par les enquêteurs et des
séances pratiques ont été organisées. Les étapes ci-dessous ont été suivies pour mesurer le
Périmètre brachial(PB) et rechercher les oedèmes.30
Les œdèmes nutritionnels se caractérisent par des enflements de deux membres inférieurs :
œdèmes bilatéraux, indolores laissant le signe de godet
34
Pour la recherche des œdèmes il faut appuyer avec le pouce sur
le dos du pied (il n’est pas nécessaire d’appuyer fortement).
Garder la pression pendant environ trois secondes (compter
doucement en disant 121, 122, 123.)
S'il y a œdème, une empreinte reste pendant un certain temps
(au moins quelques secondes) sur le dos du pied où on a appuyé.
L’œdème doit être observé sur les deux pieds pour que l’enfant
soit identifié comme étant œdémateux. La mesure du PB se fait
toujours avec le BRAS GAUCHE à l’aide d’un ruban spécial appelé
MUAC. On mesure la longueur du bras de la pointe de l’épaule jusqu’à pointe du coude en
mettant le bras de l’enfant à 90° et on divise cette longueur par deux et on marque l’endroit à
l’aide d’un feutre pour repérer le milieu. On place la fenêtre du ruban sur la marque au feutre
on ajuste le ruban autour du bras relâché de l’enfant (le ruban ne doit être ni trop serré, ni trop
lâche)30 et le mesureur lit la mesure à haute voix.
2.4.6 Les moyens de vérification si un enfant est
couvert par le programme
Après la mesure du périmètre brachial et la recherche des œdèmes, si c’est un cas MAS
l’enquêteur présente le sachet de l’ATPE ( Plumpy nut et Plumpy nut sup) à la mère pour
vérifier si l’enfant est dans le programme CRENAS ou dans le centre de récupération
nutritionnelle en ambulatoire pour les modérés (CRENAM). La mère reconnait quel type
d’aliment thérapeutique l’enfant reçoit. Ensuite l’inscription dans le carnet de santé de l’enfant
est faite s’il reçoit du plumpy nut. Si l’enfant n’a reçu ni le plumy nut et aucune mention n’a été
faite dans son carnet de santé, il est considéré comme cas MAS non couvert.
2.4.7 Détermination de l’âge
Au Niger, 32% seulement des enfants de moins de 5 ans ont été enregistrés à leur naissance6,
l’estimation de l’âge des enfants a été faite en premier lieu grâce à un document officiel (carnet
Figure 14 : Mesure du PB
Figure 15: Mesure du périmètre brachial
35
de santé ou acte de naissance). En l’absence de ces deux documents, l’âge de l’enfant était
estimé grâce à l’utilisation d’un calendrier des évènements locaux. (annexe11).
- Critères d’inclusion et d’exclusion
Critères d’inclusion de l’enquête : ce sont les dates de naissances limites pendant lesquelles les
enfants font partie de l’échantillon de l’enquête.
Sont inclus dans l’enquête de couverture tous les enfants qui sont âgés de moins de 6 mois et
ceux n’ayant pas encore célébré leur 5e anniversaire au jour de l’enquête.
Critère d’exclusion de l’enquête : sont exclus de l’enquête tous les enfants dont l’âge est
inférieur à 6 mois et ceux dont l’âge est supérieur à 59 mois au jour de l’enquête.
- Le calendrier des évènements
Le calendrier des évènements locaux est composé d'évènements saisonniers, politiques tels que
le début ou la fin de la saison des pluies et celle des récoltes ainsi que les dates des fêtes
religieuses locales, des évènements politiques ou tout événement susceptible de constituer un
repère pour la population. Il a été complété par chaque équipe dès son arrivée dans la zone de
collecte de données afin d’améliorer la précision grâce à des évènements familiers pour les
populations rencontrées.
En général, la mère de l’enfant connaît soit l’âge de l’enfant en années, soit la date de
naissance (mais sans support officiel). Dans ces 2 cas, il est nécessaire d’affiner l’estimation de
l’âge en se servant du calendrier d’évènements (annexe11).
Nous avons assuré la mise à jour du calendrier et la formation sur la détermination de l’âge.
2.5 Supervision de la collecte des données
Nous avons assuré une supervision rapprochée des équipes de collecte des données. Les
membres de l’équipe technique ont été intégrés au début aux équipes de collecte pour
s’assurer que les procédures de la recherche active sont respectées. A l’aide d’un guide de
supervision, nous avons veillé tout au long de la collecte de données à ce que la méthode
soit active et adaptable. Qu’aucun cas MAS n’a été oublié dans les villages enquêtés et que
les informateurs clés orientent l’équipe chez les cas déjà visités. Nous nous sommes aussi
assurés du remplissage correct du questionnaire sur les barrières qui empêchent l’accès au
36
CRENAS. Le guide de superviseur a permis de vérifier l’application de la méthodologie et la
procédure de la collecte des données.
2.6 La saisie des données
La saisie des données a été faite en deux étapes. Les données concernant les GPS et celles sur
la prise en charge de la malnutrition ont été saisies sur le terrain par les membres de l’équipe
technique au fur et à mesure que les équipes finissent d’enquêter les points d’échantillonnage.
Les questionnaires adressés aux mères des enfants MAS non couverts ont fait l’objet d’une
double saisie, une première saisie par les membres de l’équipe technique. La deuxième saisie a
été faite par des agents de saisie qui ont été recrutés parmi les agents de collecte des données.
Ceci afin de garantir la qualité de la saisie et réduire le temps d’apurement des données.
La double saisie faite par les agents de saisie a duré dix (10) jours et a été supervisée par un
agent de l’INS, avec l’appui de l’équipe technique.
- Logiciels de saisie
Deux logiciels ont été utilisés pour la saisie des données, d’une part Excel pour les données sur
la prise en charge de la malnutrition et les cordonnées GPS et d’autre part EpiData pour les
questionnaires adressés aux mères des enfants MAS non couverts
- Contrôle de qualité de la saisie
Le contrôle de qualité des données a duré deux jours et a été réalisé par les membres de
l’équipe technique. L’apurement des données a consisté à la comparaison de la double saisie,
et à la correction des erreurs.
2.7 L’analyse des données
Les données sur la couverture ont été analysées par logiciel Excel et celles sur les barrières
entravant la prise en charge de la malnutrition l’ont été avec le logiciel R et Xmind. Nous avons
assuré l’analyse des données sur la couverture avec Excel de la région de Tillabéry et l’analyse
des données sur les barrières a été assurée par le statisticien de l’institut national de la
statistique et un consultant de Valid International.
37
2.7.1 La couverture ponctuelle
La couverture ponctuelle correspond à la couverture du programme au moment de l’enquête.
Elle a été déterminée par le rapport du nombre de cas MAS dans le programme et le total des
cas MAS trouvé. La formule ci-après permet de calculer la couverture ponctuelle du
programme25
Couverture ponctuelle =𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑀𝐴𝑆 𝑑𝑎𝑛𝑠 𝑙𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑚𝑒
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑀𝐴𝑠 𝑡𝑟𝑜𝑢𝑣é 𝑎𝑢 𝑐𝑜𝑢𝑟𝑠 𝑑𝑒 𝑙′𝑒𝑛𝑞𝑢ê𝑡𝑒𝑋 100 ,
2.7.2 La couverture périodique
La couverture périodique du programme correspond à la couverture du programme dans une
période donnée. Elle intègre les enfants qui ne sont pas des cas MAS au passage de l’équipe,
mais qui sont dans le programme car n’ayant pas atteint les critères de décharge. Ce sont les
enfants en voie de guérison.
La couverture périodique est obtenue par la formule suivante25
Couverture périodique=𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑑𝑎𝑛𝑠 𝑙𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑔𝑟𝑎𝑚𝑚𝑒:𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑣𝑜𝑖𝑒 𝑑𝑒 𝑔𝑢é𝑟𝑖𝑠𝑜𝑛
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑀𝐴𝑆:𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑎𝑠 𝑒𝑛 𝑣𝑜𝑖𝑒 𝑑𝑒 𝑔𝑢é𝑟𝑖𝑠𝑜𝑛X100
2.7.3 Estimation de la couverture au niveau régional
Pour calculer la couverture estimée à l’échelle de la région, un Coefficient de pondération (W) a
été calculé sur la base de nombre des cas MAS attendus dans chaque district(N) sur la somme
des cas MAS attendus dans l’ensemble des villages enquêtés25
N=population total de l’échantillon (tout âge) x 𝑝𝑜𝑢𝑟𝑐𝑒𝑛𝑡𝑎𝑔𝑒 𝑒𝑛𝑓𝑎𝑛𝑡𝑠(6;59 𝑚𝑜𝑖𝑠
100𝑋𝑃é𝑣𝑎𝑙𝑒𝑛𝑐𝑒 𝑀𝐴𝑆
100
Population du village : population déclarée par le chef du village au cours de l’enquête
Proportion d’enfants 6-59 mois dans la population générale
Prévalence de la MAS : Prévalence obtenue au cours de l’enquête nutrition SMART de Juin 2011
W=𝑁
∑𝑁
La couverture estimée a été calculée par la formule suivante25 :
Couverture= ∑(𝑊 𝑋 𝑐
𝑛 )
W= coefficient de pondération pour chaque enquête
c= nombre de cas MAS couverts trouvé dans l’enquête
38
n= nombre de cas MAS trouvé dans l’échantillon
- Intervalle de Confiance à 95%
L’intervalle de confiance se calcule par la formule ci-après25 :
IC à 95% = couverture ± 1,96x√∑𝑤
(1;
)
𝑛,
2.7.4 Classification de la couverture du programme
La méthode LQAS (lot quality assurance sampling en anglais) ou méthode d’assurance qualité
de l’enquête est une méthode de classification de couverture qui ne donne pas la couverture
avec des intervalles de confiance. Elle permet d’identifier les différentes catégories de
couverture « Low : moderate and hight ». La classification est faite en fonction du nombre de
cas MAS trouvé au cours de l’enquête (n) et le nombre de cas MAS couvert (c). La Méthode
LQAS exige au moins 40 cas MAS trouvés dans l’échantillon de l’enquête pour que la
classification soit applicable25
Si le nombre de cas Mas trouvé est supérieur à la valeur (d), la
couverture est satisfaisante
Si le nombre de cas MAS est inférieur ou égal à la valeur (d), la couverture
n’est pas satisfaisante
La valeur (d) a été calculée en fonction du nombre de cas MAS trouvé (n) et le standard (p) par
rapport auquel la couverture a été évaluée28.
Pour le cas du Niger, l’équipe technique a décidé de classer la couverture par les standards
P1=20% et P2= 50% pour classer la couverture au niveau régional et au niveau district25
Encadré3 : Calcul de d1 et d1 pour la classification de la couverture
1 - d1= [n x 𝑝1
100] et d2 = [n x 𝑃2
100]
2 - d1= [n x 20
100] et d2 = [n x 50
100] ; d1= [ n
5 ] et d2=[ n
2 ]
39
Figure 16 : Algorithme de la classification 31
P1 P2
Couverture faible Couverture moyenne couverture élevée
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
40
3 Présentation des résultats
3.1 La couverture du programme
L’enquête s’est déroulée du 27 Janvier au 23 Février 2012 dans la région de Tillabéry et a
concerné 150 points d’échantillonnage. Trois points d’échantillonnage soit 9 villages se
trouvant dans les districts frontaliers avec le mali (Téra et Ouallam) n’ont pas pu être enquêtés
en raison du problème d’insécurité lié à la rébellion touareg au Nord Mali..
Tableau 6:Présentation de l’échantillon d’enquête
Districts Echantillon Planifié Echantillon enquêté Taux de
réalisation Points d'échan-
tionnage
Nombre de
villages
PE enquêtés Villages
Enquêtés
Téra 27 81 26 78 96%
Say 23 68 23 68 100%
Ouallam 37 110 35 104 95%
Tillabéry 9 29 9 29 100%
Kollo 19 61 19 61 100%
Filingué 38 110 38 110 100%
Total région 153 459 150 450 98%
Le Tableau 6 présente le taux le nombre de villages enquêtés par rapport à la taille de
l’échantillon planifié par district.
3.2 Estimation et classification de la couverture du
programme
Dans le cadre de la présente enquête de couverture, deux critères ont été retenus pour définir
la malnutrition aigüe sévère chez les enfants de 6 à 59 mois : Il s’agit du périmètre brachial
PB<115 mm et / ou présence des œdèmes nutritionnels qui sont aussi des critères d’admission
dans les CRENI/CRENAS au Niger. Sur la base de ces critères, les cas MAS qui suivaient le
traitement au passage de l’équipe ont été considérés comme couverts et ce qui ne recevaient
pas le traitement comme non couvert. Etaient en voie de guérison les enfants qui recevaient le
traitement mais avaient un PB >à 115mm et ne présentaient pas des œdèmes au passage de
41
l’équipe..
Les tableaux 7 et 8 présentent les caractéristiques des cas et les couvertures par district.
Tableau 7:Caractéristiques de l’échantillon de l’enquête
Districts Cas MAS trouvés
dans l'échantillon
Cas MAS
Couverts
CAS MAS
non cou-
verts
Cas en
voie de
guérison
Filingué 490 12 478 7
Kollo 247 20 227 14
Ouallam 628 125 503 123
Say 297 20 277 26
Téra 277 107 170 93
Tillabéry 119 20 99 13
Total région 2058 304 1754 276
Le tableau 7 ci-dessus présente les données désagrégées par district des cas MAS trouvés, les
cas couverts et non couverts et les enfants en voie de guérison par district.
3.3 Couverture ponctuelle et périodique
Tableau 8:couverture ponctuelle et périodique par district
Districts Couverture ponctuelle couverture périodique
Filingué 2.4% 14.4%
Kollo 8.1% 13.0%
Ouallam 19.9% 33.0%
Say 6.7% 14.2%
Tera 38.6% 54.1%
Tllabéry 16.8% 25.0%
Le Tableau 8 donne la couverture ponctuelle et périodique par district sanitaire.
42
3.4.1 Classification couverture ponctuelle
Tableau 9:classification couverture ponctuelle
Districts Cas MAS
Couvert( c )
Cas MAS
trouvés (n)
d1 c >d1 d2 c >d2 classification de
la couverture
ponctuelle
Filingué 12 490 98 Non 245 Non Faible
Kollo 20 247 49 Non 124 Non Faible
Ouallam 125 628 126 Non 314 Non Faible
Say 20 297 59 oui 149 Non Faible
Tera 107 277 55 Non 139 Non Moyenne
Tillabéry 20 119 24 Non 60 Non Faible
Le Tableau 9 donne la classification de la couverture en fonction des critères fixés par l’équipe
technique.
43
Figure 17:Carte de la couverture ponctuelle de la région de Tillabéry
La figure 17 presente la carte de la couverture ponctuelle par district sanitaire de la région de
Tillabéy. un seul district a une couverture moyenne.
44
3.4.2 Couverture Périodique du programme
Le tableau10 présente la classification de la couverture périodique par district dans la région de
Tillabéry
Tableau 10:Couverture périodique
Districts Cas MAS
Couvert( c )
Cas MAS trou-
vés (n)
d1 c >d1 d2 c >d2 classification de la
couverture pério-
dique
Filingué 19 490 98 Non 245 Non Faible
Kollo 34 247 49 Non 124 Non Faible
Ouallam 248 628 126 oui 314 Non moyenne
Say 46 297 59 non 149 Non Faible
Tera 200 277 55 oui 139 oui élevée
Tillabéry 33 119 24 oui 60 Non moyenne
Figure 18: Carte de la couverture périodique de la région de Tillabéry
La figure 18 montre la couverture périodique par district en fonction des critères de classification établis
45
3.5 Estimation de la couverture au niveau régional
La couverture estimée de la région de Tillabéry est de 19,7%, avec un intervalle de confiance à
95% [16,5-22,8]. Elle a été calculée en fonction du coefficient de pondération (w) de nombre de
cas mas trouvés par district (n) et le nombre de cas MAS dans le programme (c). Cette
couverture est légèrement inférieure à la moyenne des 5 régions qui est de 20,6%, IC 95%
[19,3-22.0%].annexe 14
3.6 Les barrières d’accès aux soins
Les principales barrières ressorties par l’analyse des données étaient, les problèmes liés à
l’offre de services, les contraintes lié à la mère, l’ignorance sur le traitement de la malnutrition,
le dépistage et la référence, le manque d’information sur le fonctionnement du programme de
prise en charge de la malnutrition aigüe sévère, et le problème d’accès au service constituent
les principales difficultés qui empêcheraient les mères d’amener les enfants dans les centres
CRENAS
Figure 19: Les barrières d'utilisation de service
46
3.7 Les informateurs clés
L’analyse des données a fait ressortir les principaux informateurs clés suivants: les matrones,
les vendeurs ambulants des médicaments, les coiffeurs, les présidentes des associations des
femmes, les Marabouts et les tradi-praticiens.
3.8 Les termes locaux attribués à la malnutrition
aigüe sévère,
En général, les membres de la communauté y compris les informateurs clé comme les coiffeurs,
les matrones, considèrent la malnutrition aigüe sévère comme une traduction d’une perte de
poids. Un enfant souffrant de la malnutrition aigüe sévère peut être considéré comme un enfant
qui fait de la fièvre, la diarrhée, qui vomit, qui convulse ou qui a la jaunisse. Ces signes sont
associés à la malnutrition aigüe sévère. En dialecte local, ils considèrent le marasme comme,
« Thondou Sougante » ( fesses fanées) ou « Wahinna / Balihanko » ( mauvais lait), ou « Ize kan
makara / Ize Boune » ( enfant qui ne grandit pas), « Ize Bano » ( enfant très fragile), ou« Ize
Komsa » ( enfant dont les os sont visibles) et le Kwashiorkor comme « KeTché Foussou » (pieds
enflés), « Tondu / Goundeze » (ventre ballonné) , « Sagui ra dori » (maladie maléfique) .
annexe8
3.9 La perception de la malnutrition aigüe sévère
La perception des membres de la communauté de la malnutrition aigüe sévère a été évaluée
avant de débuter la collecte des données dans les villages échantillons. Dans certaines
communautés, les parents trouvent stigmatisant de considérer leurs enfants comme des cas
MAS. Cela est considéré comme une incapacité des parents à subvenir aux besoins de leurs
propres enfants. La notion de l’enfant malade ou faible est mieux acceptée dans les
communautés pour décrire la malnutrition que de la lier à un problème d’alimentation.
47
4 Discussion
4.4 La couverture
La couverture pour un programme communautaire de prise en charge de a malnutrition en
milieu rural doit être supérieure à 50%, selon les standards Sphère21. Pour le programme
thérapeutique de la région de Tillabéry, le taux de couverture estimée s’avère bas, soit 19,7%
[IC95% : 16,5-22,8] inférieur à la moyenne des cinq régions de 20,3% .[IC95% : 19,3-22.0]. La
couverture ponctuelle des cinq districts a été classée faible à l’exception du district sanitaire de
Téra qui a une couverture classée moyenne. Aucun district n’atteint la couverture de 50%
recommandée par sphère.
La couverture ponctuelle des différents districts varie de 2,4% à Filingué à 38,6% à Téra,
l’unique district dont la couverture a été classée moyenne. La couverture périodique quant à
elle, varie de 13% à kollo à 54,1% à Téra. Deux districts ont une couverture périodique
moyenne (Tillabéry et Ouallam) et le district de Téra avec une couverture élevée.
La région de Tillabéry compte 178 centres de récupération nutritionnelle en ambulatoire pour
les sévères, le niveau de couverture trouvé dans cette région doit interpeller tous les acteurs à
faire une analyse critique de la mise en œuvre du programme de prise en charge de la
malnutrition aiguë sévère dans cette région. A titre illustratif, le district sanitaire de Filingué
avec trente-huit (38) centres de récupération nutritionnelle en ambulatoire pour les sévères
(CRENAS) avait un taux de couverture ponctuelle de 2,4% et de couverture périodique de 14,4%.
Comparé au district sanitaire de Téra avec moins de centres CRENAS (32 CRENAS) qui avait un
taux de couverture ponctuelle de 38,6% et une couverture périodique de 54,1%.
La région de Tillabéry vient en quatrième position après Maradi, Zinder et Tahoua qui avaient
des taux de couverture estimée au-delà de 20% et dépasse la région de Dosso dont la
couverture a été estimée à 11,5% (annexe 14)
L’enquête nationale de couverture conduite en Sierra Leone par Valid Internationanl entre
Février et Avril 2011 avait trouvé 3 districts sur 14 avec une couverture ponctuelle classée
moyenne et 7 districts sur 14 avaient une couverture périodique classée moyenne31 soit 50%.
Ces résultats sont comparables aux résultats trouvés dans la région de Tillabéry avec trois
districts sur six (6) qui ont une couverture périodique classée moyenne. Le niveau de
48
couverture trouvé au niveau des certains districts de Tillabéry est comparable à celui du
programme thérapeutique de Mwenga en république démocratique de Congo, ou le taux de
couverture ponctuelle s’avère bas, soit 26,7%, alors que le taux de couverture périodique est
correct, avec 55,3%.32 . L’enquête de couverture conduite dans le district de Tapoa en
république de Burkina Faso en 2011, frontalier du Niger avait trouvé un taux de couverture
ponctuelle de 17,6% et la couverture périodique était de 22,8% [IC 95%: 14.4% ‐ 33.2%] 33.
Dans une enquête de couverture conduite par Valid International en janvier février 2010 dans
les districts sanitaire de Tessaoua et Kantché au Niger, le taux de couverture globale était
respectivement de 27.4% (95% IC : 20.1% - 35.5%) et 41.7% (95% IC : 32.1% - 51.5%) pour Tessaoua et
Kantché.34
L’enquête SQUEAC de couverture conduite par valid international dans le district sanitaire
d’Aguié au Niger en Mars 2011 avait trouvé un taux de couverture ponctuelle et périodique
respectivement 8,70% et 19, 23%.35 Ce taux sont nettement supérieur à ceux trouvé dans les
districts sanitaire de Filingué et Kollo avec respectivement des taux de couverture ponctuelle et
périodique de 2.4% et 14.4% et 8.1% et 13.0% pour le district sanitaire de Kollo.
En Février 2012, dans le même district d’Aguié une enquête SQUEAC de couverture conduite
par l’ONG SAVE THE CHILDREN avait trouvé un taux de couverture actuelle de 35, 82% et de
couverture de la période de 64,17 %. Ces résultats sont nettement supérieurs à celle trouvé
dans les districts de Tillabéry36.
Au total 2058 cas MAS ont été identifiés dans la région de Tillabéry au cours de cette étude soit
en moyenne un 14 cas MAS par villages. Ce chiffre est nettement supérieur à la moyenne
nationale qui est de un cas MAS par village attendu. Le nombre important des cas MAS trouvés
dans la région de Tillabéry démontre l’ampleur de la malnutrition aigüe sévère au sein des
enfants de 6 à 59 mois. Ces corroborent les résultats de l’enquête nutrition SMART de juin
2011 qui avait trouvé un taux de malnutrition aigüe sévère de 2,5% à Tillabéry contre une
moyenne nationale de 1.9%.15
L’enquête SQUEAC conduite par Valid International en 2010 dans les districts sanitaires de
Tessaoua et Kantché avait trouvé 80 et 50 enfants sévèrement malnutris dans 17 et 24 villages
respectivement dans Tessaoua et Kantché.34 Ces résultats sont inférieur à la moyenne des cas
49
trouvés par village dans la région de Tillabéry. L’enquête conduite dans le district d’Aguié en
Février 2012 avait trouvé 68 cas MAS dans 18 villages soit une moyenne de moins de 4 enfants
MAS par village36 nettement inférieur à la moyenne trouvée dans la région de Tillabéry
Ces résultats jettent un regard critique sur le système de prise en charge de la malnutrition
aigüe au Niger. Aucune des cinq régions concernées par l’étude n’a atteint une couverture de
50% conformément à la norme sphère pour un programme de prise en charge de la
malnutrition aigüe sévère en milieu rural21. Ces résultats engendreront des ajustements en
termes de planification et la mise en œuvre et du suivi du programme pour mieux atteindre les
enfants souffrant de la malnutrition aigüe. L’enquête SQUEAC déjà planifiée permettra
d’apporter plus de lumière sur les raisons de cette faible couverture.(annexe 14)
4.5 Les barrières d’accès au centre de prise en
charge
La faible couverture du programme et les barrières trouvées au cours de cette étude
démontrent qu’il existe des problèmes au niveau du programme de prise en charge de la
malnutrition aiguë sévère dans la région de Tillabéry. Les problèmes liés à l’offre de service, le
manque d’information sur le programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère,
l’ignorance sur le traitement la malnutrition, le manque d’information sur le fonctionnement
du centre et le problème de dépistage et référence sont les principales difficultés qui
empêcheraient les mères d’amener les enfants dans les centres CRENAS. Les mêmes barrières
ont été trouvées dans l’enquête nationale de couverture Sierra Leone31, en République
Démocratique de Congo (RDC) dans le district de sanitaire de Mwenga 26 et dans les régions
de Dosso et Maradi au cours de cette enquête. Le déficit de communication en direction des
communautés, le mauvais accueil au centre de santé et les ruptures des intrants étaient
ressortis dans les autres régions comme raisons qui ont empêché la mère d’amener son enfant
au CRENAS. L’enquête SQUEAC qui sera conduite en juin 2012 dans deux districts du Niger,
Téra dans la région de Tillabéry et Dosso dans la région de Dosso permettra de ressortir de
manière plus approfondie les principales barrières d’accès à la prise en charge des cas MAS au
Niger.
L’utilisation des certains termes comme manque de nourriture ou grossesse rapprochée
50
suscite une réaction de gêne et de honte en raison de la stigmatisation qu’elle pourrait induire.
Cette stigmatisation a été retrouvée dans le rapport de l’enquête SQUEAC conduite dans le
district sanitaire de Tapoa au Burkina Faso ou la malnutrition a été associée à la grossesse
rapprochée.33
L’enquête conduite dans les districts sanitaires de Tessaoua et Kantché au Niger a trouvé
comme principales barrières d’accès au service le rejet et la méconnaissance de la malnutrition
aigüe sévère par les mères .34 Les mêmes barrières ont été trouvées dans l’enquête SQUEAC
conduite par Valid International dans le district sanitaire d’Aguié en Mars 201135. L’enquête
SQUEAC conduite en Février 2012 par l’ONG Save the Children a trouvé le rejet comme la
principale barrière d’utilisation du programme36.
4.6 La qualité de l’enquête
La rigueur qui a caractérisée tout le processus ( la formation, supervision, collecte des données
et analyse) a été déterminante dans la qualité de l’étude de couverture conduite au Niger. Le
processus de la formation qui a été intense a permis de sélectionner les meilleurs enquêteurs
qui ont contribué à la qualité de l’enquête. Huit (8) enquêteurs sur trente n’ont pas participé à
l’enquête dont sept (7) ont été jugés pas en mesure de conduire l’enquête et un a
démissionné. Cette qualité de collecte des données s’observe dans la distribution des âges des
enfants MAS dans les régions concernées par le projet (annexe 12 et 13). Les enfants de moins
de trois ans constituent ceux qui sont les plus touchés par la malnutrition aigüe. Les
graphiques des annexes 12 et 13 montrent que plus de 2/3 des enfants ayant un PB inférieur à
115 mm appartenaient à cette tranche d’âge.
La supervision très rapprochée des équipes a permis de s’assurer du respect de la
méthodologie de collecte des données sur le terrain. La qualité de la formation et la supervision
ont permis d’avoir des données de qualité. Aucune donnée n’a été rejetée au cours de l’analyse.
La méthode S3M qui est dans sa phase d’expérimentation au Niger, n’est pas sans limite et
connaitrait une amélioration dans les années avenir à partir des leçons seront tirées de sa
mise en œuvre. L’une de difficulté réside dans l’enquête en milieu urbain ou périurbain ou on
n’a pas des informateurs clés comme en milieu rural et la stratégie porte à porte est la solution
envisagée pour avoir l’exhaustivité des cas MAS.
51
En milieu rural ou la recherche des cas MAS est active et adaptable Il est parfois difficile de
s’assurer qu’on a atteint l’exhaustivité c’est-à-dire qu’on a trouvé tous les cas MAS dans le
village enquêté. A ce niveau, des réflexions doivent être menées pour trouver d’autres
stratégies permettant de vérifier l’exhaustivité et non de laisser ça à l’appréciation des équipes.
4.7 Conclusion et recommandations
L’étude sur l’évaluation de la couverture du programme de prise en charge de la
malnutrition aiguë sévère au Niger a constitué une occasion pour nous de connaitre la
méthodologie d’évaluation de couverture d’un programme de prise en charge de la
malnutrition aiguë sévère avec un échantillonnage spatial. Les résultats de cette étude nous
ont permis de nous rendre compte de la faible couverture du programme, de connaitre la
perception qu’a la population de la malnutrition aiguë sévère, d’apprécier la couverture
ponctuelle et périodique et les barrières d’accès au programme. Il était ressorti de cette
étude que malgré le nombre de centres qui sont fonctionnels dans la région de Tillabéry la
couverture ponctuelle estimée est de 19,7% et la moyenne des cinq régions n’est que de
20,6%. La couverture ponctuelle désagrégée par district sanitaire était faible dans cinq (5)
des six (6) districts sanitaires de la région de Tillabéry. Cette étude a permis aussi de se
rendre compte que le nombre de centres CRENAS n’est pas suffisant et qu’il faut augmenter
l’offre de service, stimuler l’utilisation à travers l’information de la population sur
l’existence et le fonctionnement des centres, de conduire le dépistage actif, et de renforcer
le système de référence.
Recommandations
1. Augmenter le dispositif de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère dans la
région de Tillabéry en ouvrant des centres CRENAS dans les cases de santé tenues par
un infirmiers qualifié;
2. Conduire des actions d’information, éducation et communication en direction de la
communauté sur le fonctionnement du programme de prise en charge de la malnutrition
aiguë sévère à travers des campagnes de MAS et des séances de sensibilisation ;
3. Mettre en place un système communautaire de détection et du suivi des cas MAS au sein
52
des communautés par le recrutement et la formation des relais communautaires sur le
dépistage actif, la référence et le suivi des enfants malnutris sévères;
4. Conduire les enquêtes couverture au moins une fois chaque deux ans pour apprécier la
couverture du programme de prise en charge de la malnutrition aiguë sévère et utiliser
les recommandations qui en seront issues pour ajuster les interventions.
i
Index des Figures
Figure 1 : Localisation des CRENI et CRENAS ............................................................................. 8 Figure 2: cadre conceptuel de la malnutrition ................................................................................. 9 Figure 3: Carte de 5 régions concernées par le projet26 ............................................................... 16 Figure 4:Combinaison des méthodes d’enquête sur des grandes superficies et sur les petites superficies au cours des enquêtes nationales de couverture27 ....................................................... 18 Figure 5: Hexagone ....................................................................................................................... 20 Figure 6:Présentation conceptuelle de la zone représentée par chaque point d’échantillonnage23
....................................................................................................................................................... 20 Figure 7: la valeur (d ) de l’hexagone ........................................................................................... 21
Figure 8:Equipe technique entrain de tracer les grilles sur les cartes ........................................... 22 Figure 9 : Emplacement des PE sur les grilles tracées sur la carte23 ............................................. 23 Figure 10: carte de la région pilote avec les points d’échantillon et les centres de santé (cas de la région de Dosso) ............................................................................................................................ 24 Figure 11 : Localisation de la région de Tillabéry ......................................................................... 25 Figure 12:Répartition spatiale des points d’échantillonnage région de Tillabéry ........................ 28 Figure 13 : Ruban du Périmètre brachial Figure 14: Œdèmes nutritionnels .................. 33
Figure 15: Mesure du périmètre brachial ......................................................................... 34 Figure 16 : Algorithme de la classification 31 ................................................................................ 39 Figure 17:Carte de la couverture ponctuelle de la région de Tillabéry ....................................... 43 Figure 18: Carte de la couverture périodique de la région de Tillabéry ........................................ 44
Figure 19: Les barrières d'utilisation de service ............................................................................ 45
Index des Tables
Tableau 1:Les indicateurs de la malnutrition aigüe 21 ................................................................... 12 Tableau 2:Critères d’admission au centre de récupération nutritionnelle en ambulatoire pour les sévères 22 ....................................................................................................................................... 13 Tableau 3: Critères d’admission au CRENI 22 ............................................................................... 14 Tableau 4 : Prévalences de la malnutrition aiguë au Niger et dans la région de Tillabéry ............ 26
Tableau 5:Taille de l'échantillon d'étude ....................................................................................... 28 Tableau 6:Présentation de l’échantillon d’enquête ........................................................................ 40 Tableau 7:Caractéristiques de l’échantillon de l’enquête .............................................................. 41 Tableau 8:couverture ponctuelle et périodique par district ........................................................... 41
Tableau 9:classification couverture ponctuelle ............................................................................. 42 Tableau 10:Couverture périodique ................................................................................................ 44
ii
Bibliographie
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(2) Institut National de la statistique (INS), Enquête Nationale sur le budget et
consommation (ENBC) des ménages, 2007-2008.
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(5) Haut-commissariat à l’Initiative les Nigériens Nourrissent les Nigériens (3N), Document
du cadre stratégique de l’Initiative 3N, Niger, Mars 2012.
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(7) Institut National de la statistique(INS), Recensement Général de la Population et de
l’Habitat (RGPH) du Niger, 2001.
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alimentaire et nutritionnelle au Niger, Mars 2011.
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(10) Institut national de la statistique du Niger, Rapport d’enquête Survie des enfants de 0 à
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(12) Institut national de la statistique du Niger, Rapport d’enquête nationale Nutrition et
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(13) Institut national de la statistique du Niger, Rapport d’enquête nationale Nutrition et
Survie de l’Enfant. Niger ; Mai/ juin 2009.
(14) Institut national de la statistique du Niger, Rapport d’enquête nationale Nutrition et
Survie de l’Enfant. Niger ; Mai/juin 2010 .
iii
(15) Institut national de la statistique du Niger, Direction Nationale de la Nutrition du Niger,
Rapport d’enquête nationale Nutrition et Survie de l’Enfant. Niger ; Mai/Juin 2011.
(16) Rapport Unicef -Niger 2010.
(17) Ministère de la santé publique, secrétariat général, Plan de Développement Sanitaire
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(18) United Nations Children’s Fund (UNICEF), Tackling Undernutrition in Children; December
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(19) Guido C. Cadre conceptuel de malnutrition. Unicef Niger ; Janvier 2012.
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(23) Nutriset. Plumpy’nut Aliment thérapeutique prêt à consommer (RUTF) [en ligne]
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(24) MARK M, ERNEST R G. Notes on Simple Spatial Sampling Method (S3M) as applied in the
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(32) Action Contre la Faim international. Rapport d’Enquête de couverture Programme de
traitement communautaire de la malnutrition aigüe sévère Zone de santé de Mwenga,
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Districts de Tessaoua (Maradi) et Kantché (Zinder) Niger. Save the chidren, valid International, 5
Janvier au 12 Février 2010.
(35) Allié N, Evaluation Semi-Quantitative de l’Accessibilité et de la Couverture (SQUEAC)
Districts d’Aguié (Maradi) ; Niger. Save the chidren, valid International, Mars 2011.
v
(36) Moumouni A, Evaluation Semi-Quantitative de l’Accessibilité et de la Couverture (SQUEAC)
Districts d’Aguié (Maradi) ; Niger. Save the chidren, valid International, Février 2012.
vi
Annexe 1 : Liste des membres de l’équipe technique
Noms Prénoms Structures
Dr ERNEST Guevarra Valid International
Katja Slim Valid International
Allié Norris Valid Internation
William Massoud Institut National de la
statistique (INS)
Kazim Lamine INS
Ibrahim Idi INS
Hassane Hamidine UNICEF/Niger
Addo Balla abdoulazizou UNICEF/Niger
Dioffo Salou Direction Nationale de la
Nutrition
Hassane Direction Nationale de la
Nutrition
vii
Annexe2: Liste des villages échantillon
Identifiant PE Département Village
108 Filingué Girbiye
108 Filingué Talfata
134 Filingué Abala
145 Filingué Abarey
146 Filingué Agay
142 Filingué Alou
150 Filingué Aray
153 Filingué Ayawa
135 Filingué Bada
117 Filingué Bala Koara
120 Filingué Bani Kossey
125 Filingué Banizoumbou
144 Filingué Barwa
126 Filingué Bela
125 Filingué Betou
124 Filingué Biga Halip
136 Filingué Boga
118 Filingué Bolo Bangou
127 Filingué Bondaba
117 Filingué Boukou
141 Filingué Chim Berkawan
143 Filingué Chinawella
149 Filingué Ching Aman
146 Filingué Damarke
128 Filingué Dametoka
152 Filingué Danya Achya
124 Filingué Danyan
153 Filingué Denya
118 Filingué Dey Tegi
119 Filingué Dinedo
144 Filingué Dinkiloimi
131 Filingué Dirga
149 Filingué Djiga
152 Filingué Douna
151 Filingué Duna
135 Filingué Eskimit
130 Filingué Filingué
126 Filingué Folo
148 Filingué Gari Jeji
151 Filingué Gawal
viii
127 Filingué Gerin Ditdi
128 Filingué Gerink Kiemogo
139 Filingué Gworo Zenge
136 Filingué Hamba
144 Filingué Ibankan
145 Filingué In Alakam
136 Filingué In Dika
122 Filingué In Tousen
139 Filingué Injer
147 Filingué Jigouna
148 Filingué Kabodo
120 Filingué Kafina
137 Filingué Kafoudye
142 Filingué Konjimit
117 Filingué Kosey
141 Filingué Kouka
147 Filingué Kouka Goube
123 Filingué Koukagana
137 Filingué Kountche
134 Filingué Kourfa
147 Filingué Kouroufa
132 Filingué Loki
131 Filingué Louma
146 Filingué Magale
138 Filingué Magaria
138 Filingué Maray
123 Filingué Margou
119 Filingué Mari Doumbo
149 Filingué Maychelemi
150 Filingué Mereiza
129 Filingué Mete Lekiya
122 Filingué Mihan
123 Filingué Mindoli
135 Filingué Nasarawa
120 Filingué Nine Foundo
125 Filingué Sabare
153 Filingué Sadoura
145 Filingué Sagana
131 Filingué Sanenen
126 Filingué Sansane
132 Filingué Sigaradou
118 Filingué Soley Tonka
139 Filingué Tabkin Kouka
142 Filingué Tabo Takit
ix
150 Filingué Taka Chaola
129 Filingué Takousa
140 Filingué Talekya
141 Filingué Tamalaoulaout
128 Filingué Tamatchi
148 Filingué Tana Gorso
132 Filingué Tankakaina
138 Filingué Taramina
143 Filingué Tenefes
127 Filingué Teretere
137 Filingué Tidani
129 Filingué Tidiba
133 Filingué Tigezefen
122 Filingué Tigezefen Sabon Gari
133 Filingué Tigezefen Safon Gari
130 Filingué Tigoji
133 Filingué Tin Araman
134 Filingué Tini
140 Filingué Tokane
119 Filingué Tolo Bangou
140 Filingué Tonmbo
130 Filingué Touribi
152 Filingué Tsola
143 Filingué Wella Sabon Gari
151 Filingué Yabo
124 Filingué Zouragen
84 Kollo Baba Kaina Kouara
98 Kollo Babangata Zankoy
47 Kollo Bago
111 Kollo Bangou Kouarey
112 Kollo Baniebangou
88 Kollo Baniguiti (Ourd Dolle)
85 Kollo Bilifouda
96 Kollo Billingol
95 Kollo Birni Koberi
95 Kollo Birni Kolondia
95 Kollo Birni Sofo
74 Kollo Boguel
47 Kollo Boksay
87 Kollo Bole
110 Kollo Boundou
86 Kollo Boyanga
97 Kollo Dagari Zarma
84 Kollo Delora
x
121 Kollo Dey Tegui
88 Kollo Diagoga
87 Kollo Diamangou
72 Kollo Dinki
121 Kollo Falanga
59 Kollo Fatay Karma
88 Kollo Forgossogo
73 Kollo Goussou Gorou
96 Kollo Guessel Bodi
86 Kollo Guilahez
60 Kollo Guilana
86 Kollo Kahe
85 Kollo Ko Gorou
109 Kollo Kolo Gawani
111 Kollo Kouregou
112 Kollo Lara
109 Kollo Loga
96 Kollo Mboda
59 Kollo Moriban
113 Kollo Nameo Kouara
110 Kollo Sabou Dey
112 Kollo Samandi
84 Kollo Sepo
60 Kollo Sikiey
113 Kollo Tafa
72 Kollo Taga Tondi Banda
59 Kollo Taksaba
87 Kollo Tamou
110 Kollo Tegui
47 Kollo Tiapey Tondo
73 Kollo Tiene Tiaya
121 Kollo Tigo Zeno
73 Kollo Tiongare
111 Kollo Tioubi
98 Kollo Tiraferi
74 Kollo Tirga
113 Kollo Tondey
98 Kollo Tonga Alhazey
74 Kollo Winde Bidji (Gorjouel)
85 Kollo Yaboni
60 Kollo Yonkoto
72 Kollo Zeibane Fiti
109 Kollo Zimba
89 Ouallam Adabda
xi
79 Ouallam Agoudou Foga
89 Ouallam Akarawan
116 Ouallam Alasi Koara
82 Ouallam Anam Tondi
78 Ouallam Aredo
56 Ouallam Assou
114 Ouallam Ayana
57 Ouallam Balagarbe
53 Ouallam Bangou Tawey
107 Ouallam Banimate
54 Ouallam Baniteloua
103 Ouallam Bare
55 Ouallam Bari Touri
91 Ouallam Basikwana
104 Ouallam Bazeyze Koara
80 Ouallam Benizombu
101 Ouallam Bisao
102 Ouallam Bisikwana
57 Ouallam Boudeda
106 Ouallam Boukeen
69 Ouallam Boulal
92 Ouallam Dakala Beri
115 Ouallam Dangayen
56 Ouallam Dekedeke
92 Ouallam Derie
43 Ouallam Deyze
66 Ouallam Dieno Koara
103 Ouallam Dinara
65 Ouallam Dinarna
68 Ouallam Dine
82 Ouallam Diole
105 Ouallam Direze
92 Ouallam Dou Dou Goure
93 Ouallam Fanda
103 Ouallam Fandobon
66 Ouallam Fandou Kire
81 Ouallam Fanoda
79 Ouallam Finde Ganda
32 Ouallam Fird
71 Ouallam Fobou Kouara
90 Ouallam Gani Koara
104 Ouallam Garbey
115 Ouallam Garbey Goumandi Koara
93 Ouallam Giliman
xii
43 Ouallam Gogber Gorou
82 Ouallam Gola Koara
42 Ouallam Golbegui
83 Ouallam Gom
114 Ouallam Gorotye
102 Ouallam Gorou
90 Ouallam Gorzo Koara
115 Ouallam Goso
70 Ouallam Goura
116 Ouallam Grasa Koara
101 Ouallam In Tousa
106 Ouallam Ka Bangou Koara
94 Ouallam Kabe
67 Ouallam Kabe Kaina
107 Ouallam Kangarota Kwomo
93 Ouallam Kasa
42 Ouallam Kassi Gourou
78 Ouallam Koara
56 Ouallam Koba Biokara
54 Ouallam Kokorbe Koukou
70 Ouallam Koli Tioa
69 Ouallam Komo Bangou
102 Ouallam Konkon Koara
104 Ouallam Korombara
70 Ouallam Korou
81 Ouallam Kosey
57 Ouallam Koubora
91 Ouallam Koufey
114 Ouallam Koura
67 Ouallam Madri Koira
68 Ouallam Mangagata
80 Ouallam Mogonana
105 Ouallam Moudouk
81 Ouallam Mouzi Koara
89 Ouallam Obri
94 Ouallam Oura Tondi
55 Ouallam Sabako
71 Ouallam Sabon Gari
105 Ouallam Sabon Gari
78 Ouallam Sala Ka Damna
80 Ouallam Singili
71 Ouallam Sini Bangou
69 Ouallam Sinsan
53 Ouallam Siwili
xiii
101 Ouallam Tahouwilan
108 Ouallam Tanga Koara
68 Ouallam Tasi
107 Ouallam Tibli
66 Ouallam Tilda
83 Ouallam Tiloa
32 Ouallam Tin Gara
91 Ouallam Tondibon Bangou
53 Ouallam Tongo Tongo
94 Ouallam Tongom
42 Ouallam Tonkosom
55 Ouallam Tonndikoire
79 Ouallam Tuize Gorou
90 Ouallam Tuizegorou Kaina
83 Ouallam Warou
65 Ouallam xxx
106 Ouallam Yadya
116 Ouallam Yalouma
67 Ouallam Zangouiye
54 Ouallam Zerma Dare
65 Ouallam Zongodby
63 Say Banira
63 Say Bankata
21 Say Banzoumbou
75 Say Bellare
30 Say Bolsi
50 Say Bomanga
64 Say Boulouaga
40 Say Diayela
62 Say Dou Touel
77 Say Duro Tiake
75 Say Fogodji
51 Say Foltiangou
51 Say Fombon
100 Say Fombon
64 Say Fombongou
41 Say Golgano
61 Say Goulel
41 Say Gourogara
41 Say Kakao Tiamboule
52 Say Kankani
99 Say Kena Kinto
50 Say Kiki
31 Say Kodiaga
xiv
48 Say Kogorou
48 Say Koka
76 Say Kolokotaki
63 Say Konandere
76 Say Kotaki Tamou
52 Say Lati
50 Say Lilingou
75 Say Loa
49 Say Longare
49 Say Longare
99 Say Loubadie
38 Say Louram
51 Say Mossipaga
40 Say Nambita
39 Say Nassile
61 Say Nialagare
52 Say Nioupelma
61 Say Nodire Benafre
64 Say Ourd Bambale
22 Say Pamboudie
77 Say Petay
38 Say Pita
97 Say Pitchinga
39 Say Pobalouri (Tambole)
62 Say Pogodji
40 Say Pongato (Baoule II)
38 Say Sawa
49 Say Silenke Bangou
99 Say Sole
31 Say Tampena
100 Say Tapoa
48 Say Tielel
39 Say Tiota
31 Say Tirboy Baolle (Gourmantche)
97 Say Tokey
62 Say Torodi
76 Say Torodi
100 Say Toumbou Kaina
77 Say Welou
7 Tera Alkongui
10 Tera Bankilare
23 Tera Bara
26 Tera Boegoro
20 Tera Boulleba
xv
9 Tera Dankama
17 Tera Diale
2 Tera Dolbel
12 Tera Fone Kodibilo
15 Tera Gare
3 Tera Goungo
16 Tera Guingwenia
5 Tera Imoudaka
18 Tera Kaba Bangou
11 Tera Komdi
27 Tera Kossogo
4 Tera Mawda
29 Tera Naforou
8 Tera Namanderi
6 Tera Sakareoudl
19 Tera Tassh
25 Tera Tondia
28 Tera Waro
1 Tera Yakatala
13 Tera Yanga
14 Tera Yolo
24 Tera Ziban
43 Tillabery Afonda
37 Tillabery Antigoura
36 Tillabery Banizoumbou
37 Tillabery Boulkagou
46 Tillabery Dalaway Lossa
36 Tillabery Dindie (Wali Kouara)
45 Tillabery Dindou Bani
37 Tillabery Dingabon
44 Tillabery Faleleberi
44 Tillabery Gassa ziban
58 Tillabery Gorou
36 Tillabery Guerieli
46 Tillabery Haoussa Goure
32 Tillabery Inates
45 Tillabery Kabay
58 Tillabery Komo Bangou
35 Tillabery Kossowa
33 Tillabery Kounam
45 Tillabery Meena
34 Tillabery Nodi
34 Tillabery Ossa
33 Tillabery Ouri Galo
xvi
34 Tillabery Sakoira
58 Tillabery Sare Tondi
33 Tillabery Sassono
46 Tillabery Tilletou
44 Tillabery Tonndi Banda
35 Tillabery Waire
35 Tillabery Werou
xvii
Annexe3 :Fiche de collecte des données pour l’enquête
Nom de l'enquêteur
Fiche de collecte des données pour l'enquête de couverture Date
Point d'échantillonnage: Lat/Lon(de la carte)
Nom du village:
Lat/Lon(GPS)
Population:
Nom et Prénom de l'enfant
âge (mois)
PB (mesure en mm)
Œdèmes bilatéraux (+,++,+++)
Cas MAS Enfant MAS couvert
Enfant MAS Non- couvert
Enfant dans le programme en voie de guérison
Vérification Carnet de santé/ATPE(cocher)
Total
xvii
Annexe 4 : Annexe : Remplissage de la fiche de collecte
des données
Un cas MAS est un enfant âgé de 6 à 59 mois avec PB <115mm, et/ou présence des œdèmes
bilatéraux. Une fiche de collecte des données (Annexe) a permis de collecter les informations
suivantes :
1. Date Ŕ Celle-ci est la date de l’enquête. Celle-ci est enregistrée de la manière
suivante JJ MM AA (jour, mois, année).
2. Point d’échantillonnage Ŕ Celui-ci est le numéro d’identification unique pour le point
d’échantillonnage. Le numéro se compose de trois chiffres (par ex. XYZ). Un numéro
a déjà été désigné pour chaque point d’échantillonnage et a été fourni à l’équipe
avec la liste des villages à enquêter. Il faut copier le numéro tel qu’il est écrit sur la
liste.
3. Latitude (de la carte) Ŕ C’est la localisation du point d’échantillonnage (est-ouest)
sur la carte. La localisation se compose de trois chiffres (par ex. XYZ). La localisation
des points d’échantillonnage est fournie aux équipes ensemble avec la liste des
points à échantillonner. Il faut copier la latitude telle qu’elle est écrite sur la liste.
4. Longitude (de la carte) Ŕ C’est la localisation du point d’échantillonnage (nord-sud)
sur la carte. La localisation se compose de trois chiffres (par ex. XYZ). La localisation
des points d’échantillonnage est fournie aux équipes ensemble avec la liste de
points à échantillonner. Il faut copier la longitude telle qu’elle est écrite sur la liste.
5. Nom du village Ŕ C’est le nom du village échantillonné. Ecrire le nom du village dans
la case appropriée.
6. Population Ŕ Celle-ci est la population totale du village (tous les âges). Demander au
chef du village ou à toute autre autorité du village l’estimation de la population du
village et enregistrer la réponse dans la case appropriée.
7. Latitude (de la GPS) Ŕ Celle-ci est la localisation du village (est-ouest) avec le GPS. La
localisation est déterminée par le GPS et a été relevée au milieu du village enquêté.
La latitude avec un GPS est exprimée de la manière suivante DDD˚MM”SS’ (degrés,
minutes, seconds).
8. Longitude (de la GPS) Ŕ Celle-ci est la localisation du village (nord-sud) avec le GPS.
La localisation est déterminée par le GPS et a été relevée au milieu du village
échantillonné. La longitude avec un GPS est exprimée de la manière suivante
DDD˚MM”SS’ (degrés, minutes, seconds).
9. Nom et Prénom de l’enfant Ŕ C’est le nom et prénom de l’enfant MAS ou de l’enfant
en voie de guérison trouvé dans le village qui sont enregistrés.
10. Age Ŕ C’est l’âge du cas MAS ou de l’enfant en voie de guérison. L’âge est à
enregistrer en mois. L’âge est enregistré avec deux chiffres (par ex. XY) et doit être
entre 06-59.
11. PB Ŕ Celui-ci est la prise de la mesure du PB pour le cas MAS ou pour l’enfant en voie
de guérison. La mesure est à enregistrer en mm et est composé de 3 chiffres (par ex.
(XYZ).
xviii
12. Œdèmes Ŕ Celui-ci indique si l’enfant a des œdèmes. Si l’enfant a des œdèmes il y a
trois valeurs possibles +, ++, +++.
13. Cas MAS Ŕ Celui Ŕci indique que l’enfant est un cas MAS. Le numéro 1 est à
enregistrer si l’enfant est un cas MAS.
14. Enfant MAS Couvert Ŕ Celui-ci indique si l’enfant trouvé dans le village est couvert.
Si l’enfant est couvert le numéro 1 est à enregistrer dans cette case.
15. Enfant MAS non-couvert Ŕ Celui-ci indique si l’enfant trouvé dans le village n’est pas
couvert. Si l’enfant n’est pas couvert le numéro 1 est à enregistrer dans cette case.
16. Enfant dans le programme en voie de guérison Ŕ Celui-ci indique si l’enfant trouvé
dans le village est dans le programme CRENAS mais maintenant en voie de guérison.
Si l’enfant est en voie de guérison le numéro 1 est à enregistrer dans cette case.
17. Vérification carnet de santé / ATPE (cocher) Ŕ Celle-ci indique la méthode pour
vérifier si l’enfant est dans le programme CRENAS ou pas. Il y a deux réponses
possibles - carnet de santé or sachet de l’ATPE. L’un ou l’autre ou les deux sont à
enregistrer dans la case appropriée avec un X.
18. Total Ŕ Celui-ci est la somme de chaque colonne - Cas MAS, Enfant MAS Couvert,
Enfant MAS Non-couvert et Enfant dans le programme en voie de guérison. La
somme totale des CAS MAS doit être égale à la somme des Enfants MAS Couverts
plus la somme des Enfants MAS Non-couverts.
xix
Annexe5 : Questionnaire pour les parents des enfants(cas
MAS) pas dans le programme
0...,.11""", "" pou, , •• po""",, dm ""flrn1. (les CI' MAS) PAS d . ... 10 progromm.
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• • EST_CE GlJE l E,'fFmr A OI'JA U~ A"'IS ~A'/S l • •• "" . ....... '
C"" O N:>N <_ STOP!I ,."" __ ,'"",_r ,u._ "" .. Ior·'"
C_. q .... ' ......... ' CO ... ·." .. ""' .. '" "", .• "", _ au....,. C """""'" ",.-" ,_, _ au ..... , C .. n. ,
(Aoo'_ ~ "'''' '~
xx
Annexe 6 : Guide de la recherche préparatoire et
1. Identifier la question à poser pour trouver les cas MAS
o Termes non-péjoratifs pour décrire la malnutrition / les signes de la
malnutrition (marasme et kwashiorkor)
o Les maladies associées / les symptômes qui ont encouragés les mères des
bénéficiaires à amener leurs enfants au CSI
2. Identifier les informateurs clé
o Les personnes qui peuvent servir de guide pour trouver les enfants MAS (à
cause de leur rôle ou car ils sont impliqués dans les soins ou dans les activités
préventives ou autres ou car ils sont en contact régulier avec les petits enfants
au niveau du village)
3. Identifier les facteurs qui peuvent influencer le déroulement de l’activité
o Les principales activités (surtout les travaux champêtres) qui peuvent
entraîner l’absence du village de la plupart de la population
o La structure des villages Ŕ hameaux rattachés / maisons éparpillées
o Les normes culturelles Ŕ est ce que les hommes peuvent entrer dans les
maisons pour faire les mesures / parler avec les mères des enfants?
o L’accessibilité Ŕ obstacles naturels / saison de pluie
xxi
Annexe 7 :Termes pour le marasme (l’enfant amaigri)
Ize kan makara / Ize Boune - enfant qui ne grandit pas
Ize Bano - enfant très fragile
Djante Komo/ Ize zanante - enfant maladif
Ize tabante - enfant souffrant
Ize Komsa - enfant dont les os sont visibles
Komozo - enfant maigre
Zanka kan hinaban - enfant qui n’a pas d'énergie
Gaham mannate - enfant qui est en train de perdre le poids
Tchemario - pieds maigres
Nasbouka - enfant très faible qui vit en ralenti et n'arrive même pas à marcher
Mouzoungante - enfant qui n’évolue pas (attention péjoratif)
Nassize Ŕ maigre et maladif (attention péjoratif)
Thondou Sougante - fesses fannés
Wahinna / Balihanko - mauvais lait
Termes pour le kwashiorkor (l’enfant enflé)
Ketche foussou - pieds enfles
Tondu / Goundeze - ventre ballonné
Sagui ra dori Ŕ maladie maléfique
Maladies associées à la malnutrition / symptômes qui encouragent la consulta-
tion au CSI
Soori Ŕ diarrhée
Konni Ŕ fièvre
Yeri Ŕ vomissement
Mossey Ŕ Jaunisse
Gartou -convulsions
xxii
Annexe8 : Liste des enquêteurs S3M
Agents Retenus pour la collecte des données S3M
1 Mme Amadou Amina Tchiari
2 Abdoul-Razak Souleymane
3 Fatchima Salifou
4 Idrissa Yacouba
5 Favi Marthial Abdoulkader
6 Sani Maman Laminou
7 Saley Mahamane Mourtala
8 Aichatou Abdou Souna
9 Abdoulaye Hadiara
10 Issaka Mahamadou Boubacar
11 Boubacar Gorel Amadou
12 Zoubeirou Ousmane Almoutari
13 Kafayatou Daouda
14 Fati Ide Seyni
15 Dr. Zangui Mahaman
16 Amina Souley Gado Maiga
17 Sanoussi Alkassoum dit Kasso
18 Mahamane Kabirou Salifou
19 Fati Oumarou
20 Zeinabou Issaka Yaou
21 Soumana Assimi Oumarou
xxiii
Annexe 9 : Image des cas de Marasme et Kwashiorkor
Marasme
Kwashiorkor
xxiv
Annexe 10 : Coupon de référence
Pour les annexes, veuillez utiliser les styles « Titre Annexe »
Coupon de référence L’enfant dénommé ci-dessous a été mesuré par l’équipe d’enquête de couverture de la Direction Nutri-tion, de l’INS et de l’UNICEF. Lors des mesures de l’enfant, les enquêteurs ont noté que cet enfant avait un PB inférieur á 115 mm ou présence des œdèmes bilatéraux nécessitant sa prise en charge dans un centre de réhabilitation nutritionnelle. Nom de l’enfant : _________________________________________ Nom de la mère : __________________________________________ Sexe de l’enfant : M / F Âge de l’enfant : ________________ (mois) Village de provenance de l’enfant : ______________________ Périmètre Brachial de l’enfant : ________________ Présence d’oedèmes bilatéraux : oui / non Date : ___________________________
xviii
Annexe 11 : Calendrier des évènements
Calendrier des principaux événements
Février 2012
Saisons Fêtes religieuses Autres évènements Evénements locaux
Mois musulman Mois / années Age (mois)
Fin froid Coupe d’Afrique Rabi al awal 0 Froid Safar/ Rabi al Awal Janvier2012 1 Froid Muharam/Safar Décembre2011 2 Début froid Tabaski 06/11/2011 Décès Ali Chaibou
01/11/2011 Doual al hijja/Muharam Novembre2011 3
Fin récolte Dou al qada /Dadab beri Octobre 2011 4 Début récolte Chaawal/Méferi Septembre
2011 5
Période des grandes pluies
Début ramadan 01/08/2011
Fête du Ramadan 30/08/2011
Tashin ein Azak
Ramadan/Méhaou Août 2011 6
Début de grandes pluies Chabaan/Tchékorno Juillet 2011 7 Période des pluies (semis)
Azumi tshofi Radjab/Wayzéno Juin 2011 8
Période premières pluies Djoumada al Sania/bambana
Mai 2011 9
Chaleur Investiture du président de la république 07/04/2011
Watan bakwai
Djoumada at Oula/Binkouna
Avril 2011 10
Début chaleur Election présidentiel 2ème tour
Rabi at Tani/Gani banda Mars 2011 11
Fin froid Fête de Mouloud 16/02/2011
Rabi al Awal/Gani Février 2011 12
Froid Election Législative et Présidentiel 31/01/11
safar/Rabi al Awal/Gani Janvier 2011 13
Froid Election local 11/12/2010 Muharam/Safar/Dadab kaïna
Décembre 2010 14
Début du froid Tabaski Watan shara Tchika tchiki Dou al hijja/Dadab beri Novembre 2010 15 Fin récolte Chaawal/Méféri / Dou al
Qada/ Octobre 2010 16
Début récolte Fin ramadan 09/09/10
Ramadan/Méhaou / Chaawal/Méféri
Septembre 2010 17
Période des grandes pluies
Début ramadan Tashin ein Azak
Ramadan/Méhaou Aout 2010 18
Début de grandes pluies Chaaban/Tchékorno Juillet 2010 19 Période des pluies (semis)
Azumi tshofi Rajab/Wayzéno /Chaaban/Tchékorno
Juin 2010 20
Période premières pluies Fête de travail Azumi tshofi Djoumada al Sania/Banbana / Rajab/Wayzéno
Mai 2010 21
Chaleur Fête de la concorde Watan bakwai
Djoumada at Oula/Binkouna /Djoumada al Sania/Banbana
Avril 2010
22
Début chaleur JNV Polio Rabiul At Tani/Gani banda /Djoumada at Oula
Mars 2010 23
Fin froid Mouloud 27/02/2010 Coup d’Etat 18/02/10 Rabi al Awal/Gani / at Tani/Gani banda
Février 2010 24
Froid Safar/ Rabi al Awal/Gani Janvier 2010 25 Froid Jeune de Achura Fête du 18 décembre Diffa Tchika tchiki Muharam/safar/Dadab
kaïna Décembre 2009 26
Début du froid Tabaski 28/11/09 Watan shara Dou al Qada/Foulamzam /al’hijja/Tchimsi
Novembre 2009 27
Fin récolte Elections législatives 20/10/09
Chaawal/Méféri Octobre 2009 28
Début récolte Fin ramadan Tashin ein Azak
Ramadan/Méhaou Septembre 2009 29
Période des grandes pluies
Début ramadan Referendum 04/08/09 Chaaban/Tchékorno Aout 2009 30
Début de grandes pluies Azumi tshofi Radjab/Wayzéno Juillet 2009 31 Période des pluies (semis)
JNV Polio Djoumada al Sania/Banbana
Juin 2009 32
Période premières pluies Djoumada at Mai 2009 33
xix
Oula/Binkouna Chaleur Fête de la concorde Watan
bakwai Rabi at Tani/Gani banda Avril 2009 34
Début chaleur Mouloud 08/03/2009 Rabi al Awal/Gani Mars 2009 35 Fin froid Final Lutt trad-Tahoua
(Laminou Mai Daba) Safar/Dadab kaïna Février 2009 36
Froid Jeun de Achura Début Lutt trad Tchika tchiki Muharam/Dadab beri Janvier 2009 37 Froid Tabaski 08/12/2008 Fête du 18 décembre TY Dhou al'hijja/Tchimsi Décembre 2008 38 Début du froid Watan shara Dou al Qada/Foulamzam Novembre 2008 39 Fin récolte Election Barack Obama
1er pierre raffinerie de Zinder (27/10/2008)
Chaawal/Méféri Octobre 2008 40
Début récolte Fin Ramadan 30/09/2008
Tashin ein Azak
Ramadan/Méhaou Septembre 2008 41
Période des grandes pluies
Début de Ramadan Barrage de Kandadji (03/08/2008)
Chaaban/Tchékorno Aout 2008 42
Début de grandes pluies Azumi tshofi Radjab/Wayzéno Juillet 2008 43 Période des pluies (semis)
Djoumada al Sania/Banbana
Juin2008
Période premières pluies Incarcération en prison du PM
Djoumada at Oula/Binkouna
Mai 2008 44
Chaleur Fête de la concorde Watan bakwai
Rabi at Tani/Gani banda Avril 2008 45
Début chaleur Mouloud 19/03/2007 Rabi al Awal/Gani Mars 2008 46 Fin froid JNN Safar/Dadab kaïna Février 2008 47 Froid Tchika tchiki Muharam/Dadab beri Janvier 2008 48 Froid Tabaski 19/12/2007 Fête du 18 décembre TA Dhou al'hijja/Tchimsi Décembre 2007 49 Début du froid 1ère pierre 2ème pont de
Niamey (05/11/2007) Watan shara Dou al Qada/Foulamzam Novembre 2007 50
Fin récolte Fin ramadan 09/2007
Ramadan/Méhaou / Chaawal/Méféri
Octobre 2007 51
Début récolte Début ramadan 12/09/2007
Tashin ein Azak
Ramadan/Méhaou Septembre 2007 52
Période des grandes pluies
Chaaban/Tchékorno Août 2007 53
Début de grandes pluies Azumi tshofi Radjab/Wayzéno Juillet 2007 54 Période des pluies (semis)
Djoumada al Sania/Banbana
Juin 2007 55
Période premières pluies Motion de censure de Hama Amadou
Djoumada at Oula/Binkouna
Mai 2007 56
Chaleur Watan bakwai
Rabi at Tani/Gani banda Avril 2007 57
Début chaleur Mouloud 30/03/2007 JNV Rabi al Awal/Gani Mars 2007 58 Fin froid Safar/Dadab kaïna Février 2007 59 Froid 16-25: Lutte trad.-Agadez
(Harouna Abdou) Tchika tchiki Muharam/Dadab beri Janvier 2007 60
xx
Annexe 12 : distribution des Cas MAS par âge
Âge (en mois)
Nbr
e de
s cas
MA
S
Distribution des cas MAS en fonction d’âge
xxi
Annexe 13 : distribution des Cas MAS par âge dans les 4 régions(Dosso, Maradi, Tahoua et Zinder)
Distribution des cas MAS en fonction d’âge
Nbr
e de
s cas
MA
S
Âge (en mois)
xxii
Annexe 14 : Résultats globaux de l’enquête au niveau des 5 régions
Région Couverture (%) Intervalle de confiance à
95%
Dosso 11.5 6.3 - 6.6%
Maradi 24,1 20,8 Ŕ 27,4%
Zinder 21 16,5-25,6 %
Tahoua 23,7 22.0-26,4%
Tillabéri 19,7 16,5-22,8%
National 20,6 19,3-22.0%
xxiii
Ne pas supprimer cette page ni ce cadre qui n'est pas imprimé
Feuille de style V1 Ŕ AP Ŕ ER Ŕ École de santé publique - 22/02/2011
RESUME
Introduction
Le programme de prise en charge de la malnutrition aigüe sévère (MAS) de la région de
Tillabéry a été mis en place depuis 2005. Une évaluation de couverture de ce programme a
été conduite du 27 Janvier au 23 février 2012.
Méthodologie
La méthode d’échantillonnage spatial ou Simple spatial sampling method (S3M) en anglais a
permis de tirer l’échantillon de l’enquête. Une recherche active et adaptable des cas (MAS) a
concerné 450 villages. Etaient considérés comme cas MAS, les enfants de 6 à 59 mois ayant un
PB inférieur à 115 mm et/ou ayant des œdèmes bilatéraux.
Résultats : Cette évaluation a révélé que
- 2058 cas MAS ont été trouvés ;
- 304 cas MAS couverts par le programme ;
_ 276 enfants en voie de guérison ;
-La couverture du programme estimée à 19, 7% IC95% [16,5-22,8].
- Les principales barrières d’utilisation de service : les Problèmes liés au fonctionnement de
services, les contraintes liées à la mère, la méconnaissance sur le traitement de la malnutrition,
le dépistage et la référence.
Discussion
Suite à cette évaluation il a été proposé de renforcer le dépistage actif des cas MAS, de
sensibiliser la population sur le programme, de mettre en place un système de référence, et
d’approfondir les recherches sur les causes de la faible couverture.
Mots clés : MAS, active, adaptable, couverture ponctuelle, Tillabéry, Niger.
25
MOTS CLEFS : INSERER 5/6 MOTS CLEFS
ABSTRACT
INTRODUCTION
The Tillabery region program management of severe acute malnutrition (SAM) has been
established since 2005. An assessment of coverage of this program was conducted from
January 27 to February 23, 2012.
Methodology
The space sampling or simple space sampling method (SSM) in English helped to select the
survey sample. An active and adaptable research of SAM cases concerned 450 villages. Were
considered as MAS cases, children aged 6 to 59 months with a PB inferior to 115 mm and/or
with bilateral edema.
Results : This evaluation showed that:
- 2058 cases of Severe Acute Malnutrition were found;
- 304 cases of Severe Acute Malnutrition covered by the program;
- 276 children under recovery;
- Coverage of the program estimated to 19.7% [IC 95% : [16,5-22,8].
- The main barriers for use of facilities: Problems related to the operation of facilities,
constraints related to the mother, lack of knowledge on treatment of malnutrition, screening
and referral.
Discussion
Following this assessment it was proposed to strengthen the active screening of Severe Acute
Management case, to raise awareness about the program, to establish a reference system, and
further research on the causes of low coverage.
KEYWORDS : INSERT 5/6 KEYWORDS
SAM, Active, Adaptable, punctual coverage, Tillabery, Niger.
INTITULE ET ADRESSE DU LABORATOIRE OU DE L'ENTREPRISE D'ACCUEIL : INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE
BP : 13416 MARADI, REPUBLIQUE DU NIGER